Gestaltung zeit- und sicherheitskritischer Warnungen

Transcrição

Gestaltung zeit- und sicherheitskritischer
Warnungen im Fahrzeug
vorgelegt von
Diplom-Psychologin
Nicola Fricke
aus Berlin
Von der Fakultät V – Verkehrs- und Maschinensysteme
der Technischen Universität Berlin
zur Erlangung des akademischen Grades
Doktorin der Ingenieurwissenschaften
- Dr.-Ing. -
genehmigte Dissertation
Promotionsausschuss
Vorsitzender: Prof. Dr. phil. Dietrich Manzey
Gutachter: Prof. Dr. phil. Manfred Thüring
Gutachter: Prof. Dr.-Ing. Matthias Rötting
Tag der wissenschaftlichen Aussprache: 03.07.2009
Berlin 2009
D 83
1
DANKSAGUNG
Eine Reihe von Personen hat zum Gelingen dieser Arbeit beigetragen, denen ich auf diese
Weise meine Anerkennung ausdrücken möchte.
Zuerst möchte ich mich bei meinen beiden Betreuern, Prof. Dr. Manfred Thüring und Dr.
Mónica De Fillippis, bedanken. Sie haben mir stets fachlich kompetent zur Seite gestanden
und mit ihren Ideen und Ratschlägen wesentlich zum Erfolg dieser Arbeit beigetragen.
Ebenso wertvoll waren die regelmäßigen Doktorandentreffen bei Prof. Dr. Matthias Rötting,
die zu hilfreichen Anregungen und Denkanstößen führten.
Alle Beteiligten des Graduiertenkollegs Prometei (Prospektive Gestaltung der MenschTechnik Interaktion) haben zudem sowohl inhaltlich als auch organisatorisch unterstützend
gewirkt. Ganz besonders danken möchte ich hierbei Sascha Mahlke und Anne Klostermann,
die in besonderem Ausmaße durch Diskussionen und Verbesserungsvorschläge zum
Gedeihen dieser Arbeit beigetragen haben. Cordula Krinner und Jürgen Kiefer danke ich für
die vielen Gespräche, Kaffeepausen und Stunden des gemeinsamen Leidens. Jasmin
Hannighofer danke ich ganz herzlich für die Unterstützung bei den Laborstudien und das
verantwortungsvolle Korrekturlesen dieser Ausarbeitung.
Diese Arbeit ist durch ein Kooperationsprojekt mit der Volkswagen Konzernforschung
entstanden. Herzlicher Dank gebührt Dr. Miklós Kiss. Für die unermüdliche technische
Unterstützung in der Vorbereitung der Studien möchte ich mich ganz besonders bei Gordon
Seitz bedanken.
Schließlich danke ich meiner Familie und meinen Freunden für die treue Begleitung und
Unterstützung.
2
Zusammenfassung
Heutige Fahrzeuge beinhalten eine Reihe technischer Unterstützungsangebote, die dem
Fahrer bei der Ausführung seiner Fahraufgabe und weiteren Nebentätigkeiten assistieren. In
der Interaktion mit diesen Systemen können jedoch erhebliche Probleme auftreten, vor allem
im
Zusammenspiel
der
verschiedenen
Funktionen.
Besonders
für
zeit-
und
sicherheitskritische Information, wie z. B. bei Kollisionswarnungen, ist es unbedingt
erforderlich, dass derartige Meldungen informativ, aber auch einfach und schnell
wahrnehmbar sind. Nur so kann ein Fahrer zu einer schnellen und angemessenen Handlung
auf ein kritisches Ereignis vorbereitet werden. Das Ziel dieser Arbeit besteht deshalb in der
Gestaltung und angemessenen Evaluation von Warnungen, die diesen Kriterien genügen.
Es wurde ein Ansatz gewählt, der sich als „semantische Anreicherung“ beschreiben lässt.
Dies bedeutet, dass eine Warnung über die Art und die räumliche Positionierung einer
Gefahr informiert. In zwei Fahrsimulatorstudien wurden Warnalternativen untersucht, die
diese Informationsaspekte beinhalteten. Der Fokus der ersten Studie lag auf der akustischen
Warnungspräsentation mit Hilfe räumlicher Auditory Icons. Diese kontextbezogenen
Geräusche sollen durch ihre starken Assoziationsfähigkeiten zum Ereignis, in diesem Falle
zur Gefahr, sowie die potentiell möglichen Handlungen sehr schnelle Reaktionen
ermöglichen. Die zusätzliche räumliche Information des Präsentationsortes wurde als
möglicher Vorteil im Sinne eines Spatial-cueing-Effekts gesehen. Diese Warnvarianten
wurden in relevanten Kollisionsszenarien mit einem räumlichen Ton und einem
unpositionierten Ton verglichen, eine Bedingung ohne Warnung wurde ebenfalls integriert.
Zur angemessenen, d. h. realitätsnäheren Evaluation von zeit- und sicherheitskritischen
Warnungen wurde die Instruktion für die Studie so gewählt, dass die Probanden nicht über
die Bedeutungen der Warnungen informiert wurden. Dies stellt einen wesentlichen
Unterschied zur bisherigen Forschung in diesem Anwendungsbereich dar.
Die Ergebnisse dieser Studie konnten keinen Vorteil der räumlichen Auditory Icons in den
Bremsreaktionszeiten oder der Anzahl an Kollisionen aufzeigen. Ebenso konnte von den
Teilnehmern keine bewusste Wahrnehmung der räumlichen Positionierung der Quellen
angegeben werden.
Aus den Resultaten der ersten Studie wurde für eine zweite Untersuchung der Schluss
gezogen, nur zwei weitere relevante Untersuchungsszenarien zu verwenden, um Lerneffekte
zu verhindern. An der Präsentation von Auditory Icons zur Übermittlung der Identität einer
Gefahr wurde weiterhin festgehalten. Allerdings wurde in der zweiten Studie eine LED-Leiste
verwendet, die unterhalb der Windschutzscheibe angebracht war und über 5 cm große, rot
3
aufleuchtende Segmente die Position der Gefahr angab. In der Studie wurden ein Geräusch
oder ein Ton entweder alleine oder in Kombination mit der LED-Leiste dargeboten.
Die
Ergebnisse
dieser
Studie
konnten
einen
Vorteil
der
visuell-akustischen
Warnungspräsentation in Form von kürzeren Bremsreaktionszeiten liefern, für ein FrontalKollisionsszenario zeigte sich zudem ein Vorteil eines Bremsgeräusches gegenüber der
Darbietung eines einfachen Tons.
Diese Arbeit legt nahe, dass eine „semantische Anreicherung“ einer Warnung in Form eines
Geräusches
und
einer
visuellen
LED-Leiste
zu
positiven
Effekten
in
zeit-
und
sicherheitskritischen Situationen führt. Weiterhin wurde deutlich, dass es besonders wichtig
ist,
sinnvolle
Warn-Konfigurationen
herauszuarbeiten,
die
zu
der
jeweiligen
Gefahrensituation und den damit verbundenen Erwartungen eines Fahrers passen. Nur
durch eine derartige Warnungsgestaltung kann sichergestellt werden, dass die Warnung
alarmiert, informiert und auf eine geeignete Handlung vorbereitet.
4
Inhaltsverzeichnis
1
2
GEGENSTANDSBEREICH ______________________________________________ 8
1.1
Forschungsziele ___________________________________________________ 10
1.2
Aufbau der Arbeit _________________________________________________ 10
ASSISTENZSYSTEME IM FAHRZEUG ___________________________________ 12
Exkurs: Technologische Voraussetzungen für Fahrerassistenzsysteme __________ 13
2.1
Definitionen ______________________________________________________ 14
2.2
Warntypen im Fahrzeug ____________________________________________ 15
2.3
Zusammenfassung _________________________________________________ 17
3
GESTALTUNG SEMANTISCH ANGEREICHERTER WARNUNGEN ____________ 18
4
THEORETISCHER HINTERGRUND ______________________________________ 22
4.1
Das C-HIP Modell _________________________________________________ 22
4.2
Direkte Wahrnehmung und Erfassen von Ereignissen ___________________ 24
4.3
Everyday Listening ________________________________________________ 25
4.4
Assoziationen zwischen Signal und Bedeutung _________________________ 27
4.5
Spatial cueing: visuell, auditiv, taktil und crossmodal ___________________ 28
Exkurs: Akustische Lokalisation ___________________________________________ 29
Horizontale und vertikale Lokalisation __________________________________________ 30
Distanzwahrnehmung _______________________________________________________ 31
4.6
5
MODALITÄTSBEZOGENE INFORMATIONSPRÄSENTATION _________________ 33
5.1
Visuelle Warnungen _______________________________________________ 34
5.2
Akustische Warnungen _____________________________________________ 36
5.2.1 Verbale Warnungen _______________________________________________ 36
5.2.2 Nonverbale Warnungen ____________________________________________ 37
5.2.3 Empirische Befunde_______________________________________________ 39
6
5.3
Haptische Warnungen _____________________________________________ 42
5.4
Uni-/Multimodale Warnungen _______________________________________ 43
5.5
FAZIT FÜR EMPIRISCHE UNTERSUCHUNGEN ____________________________ 46
6.1
Auswahl der Untersuchungsmethoden ________________________________ 47
6.1.1 Laborstudie vs. Fahrsimulator vs. Realfahrt ___________________________ 47
6.1.2 Vorgehen _______________________________________________________ 49
6.2
7
VORBEREITUNG DER HAUPTSTUDIEN __________________________________ 51
7.1
Laborstudie 1 _____________________________________________________ 51
7.1.1 Methodik _______________________________________________________ 51
7.1.2 Ergebnisse ______________________________________________________ 52
5
7.2
Laborstudie 2 _____________________________________________________ 55
7.2.1 Methodik _______________________________________________________ 56
7.2.2 Ergebnisse ______________________________________________________ 57
7.3
Laborstudie 3 _____________________________________________________ 61
7.3.1 Methodik _______________________________________________________ 61
7.3.2 Ergebnisse ______________________________________________________ 63
7.4
8
HAUPTSTUDIE 1 _____________________________________________________ 66
8.1
Methodik ________________________________________________________ 66
8.1.1 Versuchsdesign __________________________________________________ 66
8.1.2 Unabhängige Variable ____________________________________________ 67
8.1.3 Abhängige Variablen______________________________________________ 67
8.1.4 Szenarioentwicklung ______________________________________________ 67
8.1.5 Material ________________________________________________________ 69
8.1.6 Versuchsablauf __________________________________________________ 70
8.1.7 Hypothesen _____________________________________________________ 71
8.1.8 Stichprobe ______________________________________________________ 72
8.2
Ergebnisse _______________________________________________________ 73
8.2.1 Anzahl der Kollisionen ____________________________________________ 74
8.2.2 Bremsreaktionszeit und Abstand zum Kollisionsobjekt ____________________ 74
8.2.2.1
8.2.2.2
8.2.2.3
8.2.2.4
8.2.2.5
8.2.2.6
8.2.2.7
8.2.3
8.2.4
8.2.5
9
Szenario 1: Sichtbehinderung I _______________________________________
Szenario 2: Stau I _________________________________________________
Szenario 3: Rechts Abbiegen ________________________________________
Szenario 4: Sichtbehinderung II ______________________________________
Szenario 5: Geparkte Autos _________________________________________
Szenario 6: Stau II _________________________________________________
Gesamtübersicht __________________________________________________
74
75
75
76
76
77
77
Auswertung von Reaktionsmustern ___________________________________ 80
Akzeptanzfragebogen _____________________________________________ 81
Interview _______________________________________________________ 82
8.3
Diskussion der Hauptstudie 1________________________________________ 83
8.4
HAUPTSTUDIE 2 _____________________________________________________ 88
9.1
Methodik ________________________________________________________ 88
9.1.1 Versuchsdesign __________________________________________________ 88
9.1.2 Unabhängige Variablen ___________________________________________ 88
9.1.3 Abhängige Variablen______________________________________________ 89
9.1.4 Szenarioentwicklung ______________________________________________ 89
9.1.5 Material ________________________________________________________ 91
9.1.6 Versuchsablauf __________________________________________________ 92
9.1.7 Hypothesen _____________________________________________________ 92
9.1.8 Stichprobe ______________________________________________________ 93
9.2
Ergebnisse _______________________________________________________ 94
9.2.1 Anzahl der Kollisionen ____________________________________________ 94
9.2.2 Bremsreaktionszeit und Abstand zum Kollisionsobjekt ____________________ 96
9.2.2.1
9.2.2.2
9.2.2.3
Fahrradszenario __________________________________________________ 96
Autoszenario ____________________________________________________ 100
Gesamtübersicht _________________________________________________ 103
6
9.2.3
9.2.4
Akzeptanzfragebogen ____________________________________________ 103
Interview ______________________________________________________ 104
9.3
Diskussion der Hauptstudie 2_______________________________________ 107
9.4
Zusammenfassung ________________________________________________ 110
10
DISKUSSION _______________________________________________________ 112
10.1 Gestaltungsvarianten für Kollisionswarnungen ________________________ 112
10.1.1
Ist Information über eine Gefahrenquelle hilfreich für eine angemessene und
schnelle Reaktion in einer kritischen Fahrsituation? __________________ 112
10.1.2
Wie wird diese Information am besten übermittelt? ___________________ 115
10.1.3
Kann diese Information wahrgenommen werden? ____________________ 116
10.2
Beitrag zur Beurteilung von Kollisionswarnungen in frühen Phasen der
Systementwicklung _______________________________________________ 117
10.2.1
Schwächen bisheriger Studien ___________________________________ 118
10.2.2
Vorgehen zur angemessenen Evaluation zeit- und sicherheitskritischer
Warnungen __________________________________________________ 119
LITERATUR ____________________________________________________________ 122
ABBILDUNGSVERZEICHNIS ______________________________________________ 133
TABELLENVERZEICHNIS ________________________________________________ 135
ANHANG ______________________________________________________________ 137
Anhang A: Einzelvergleiche der Reaktionszeiten aus Laborstudie 2_____________ 138
Anhang B: Einzelvergleiche der Ratings der Typikalität und der Dringlichkeit aus
Laborstudie 2 ________________________________________________ 141
Anhang C: Bilder aus Hauptstudie 1_______________________________________ 147
Anhang D: Instruktion vor der Simulatorübung aus Hauptstudie 1 _____________ 152
Anhang E: Instruktion nach der Simulatorübung aus Hauptstudie 1 ____________ 153
Anhang F: Demografie-Fragebogen aus Hauptstudie 1 und 2 __________________ 154
Anhang G: Aufgaben aus dem Fahrsimulator-Training vor Hauptstudie 1 und
Hauptstudie 2 ________________________________________________ 156
Anhang H: Akzeptanzfragebogen aus Hauptstudie 1 und 2 ____________________ 157
Anhang I: Abschlussinterview aus Hauptstudie 1 ____________________________ 158
Anhang J: Abschlussinterview aus Hauptstudie 2 ____________________________ 159
Anhang K: Bilder aus Hauptstudie 2 ______________________________________ 160
Anhang L: Korrelationen der Kovariaten im Fahrradszenario _________________ 162
Anhang M: Korrelationen der Kovariaten im Autoszenario ___________________ 163
7
1
GEGENSTANDSBEREICH
Mit der immer weiter voranschreitenden Technologisierung des Fahrzeugcockpits und der
Zunahme an Komfort- und Sicherheitsvorrichtungen werden einerseits Verbesserungen der
Mensch-Technik-Interaktion im Fahrzeug erreicht, es treten jedoch auch zusätzliche
Probleme und Gefahren auf (Färber, Färber, & Schmitt, 2002). Dies entsteht vor allem durch
den massiv gestiegenen Informationsaustausch im Mensch-Maschine-System FahrerFahrzeug. Insbesondere die steigende Anzahl an Unterstützungs- und Assistenzfunktionen,
die Information und Hinweise an den Fahrer ausgeben, können irritieren oder sogar
ablenken. Dies ist umso problematischer, je mehr unterschiedliche Systeme mit dem Fahrer
kommunizieren, da der Fahrer die Systemmeldungen identifizieren und voneinander
abgrenzen muss. Besonders bei sicherheitskritischen Unterstützungssystemen ist dies
kritisch, da die eigentlich als Hilfe intendierte Mitteilung für den Fahrer zu einer zusätzlichen
Belastung werden kann. Die Gestaltung der Mensch-Maschine-Interaktion im Fahrzeug und
die Entwicklung sinnvoller Bedienkonzepte ist deshalb notwendig, um eine Erhöhung von
Komfort und Sicherheit zu erreichen und den Fahrer wirklich zu unterstützen (Wolf, Zöllner, &
Bubb, 2005).
Ein großes Problem der Vielzahl von kommunizierenden Systemen wie Fahrerinformationsund Kommunikationssystemen, Fahrerassistenzsystemen und Sicherheitssystemen sind die
vielen verschiedenen Meldungen, die an den Fahrer ausgegeben werden. Beispiele dafür
sind Navigationshinweise, Fehlermeldungen oder Warnhinweise. Sicheres Fahren wird nur
gefördert, wenn der Fahrer zu jeder Zeit in der Lage ist, diese Information zu verstehen und
voneinander zu unterscheiden. Dies gilt sowohl bei Fahrten mit niedrigem Belastungslevel,
wie z. B. bei eintönigen, monotonen Landstraßenfahrten, aber auch bei höher belastenden
Fahrten, wie z. B. Stadtfahrten oder in Situationen, in denen sich der Fahrer mit einer
Zweitaufgabe beschäftigt. Vor allem im Bereich der Sicherheits- und Warnsysteme ist es
zusätzlich von zentraler Bedeutung, die Interaktion zwischen System und Fahrer zu
unterstützen, da jegliche unangemessene oder gar ausbleibende Aktion auf eine Meldung
Personen und andere Verkehrsteilnehmer gefährdet und zu Schaden führen kann.
Vor diesem Hintergrund ist es außerordentlich wichtig, bereits in sehr frühen Stadien der
Systementwicklung diverse Komponenten von Unterstützungssystemen auf ihre Nützlichkeit
in sicherheitskritischen Kontexten zu testen, um zu verhindern, dass Probleme erst in der
Nutzungsphase auftreten. Diese vorausschauende Evaluation (Reinhart, Lindemann, &
Heinzl, 1996) ist weiterhin von Vorteil, da Änderungen an Systemkomponenten in frühen
Phasen der Systementwicklung einfacher und kostengünstiger sind als spätere Eingriffe im
8
Entwicklungszyklus eines Produkts (Reinhart, et al., 1996; Timpe, Jürgensohn, & Kohlrep,
2002) (siehe Abbildung 1).
Abbildung 1: Änderungskosten im Produktlebenszyklus (Timpe, et al., 2002)
Neben dem Aspekt der prospektiven Gestaltung ist es weiterhin bedeutsam, dass die
Komponenten sicherheitskritischer Systeme in angemessenen Untersuchungsszenarien
evaluiert werden. Dies ist besonders wichtig, da kritische Fahrsituationen, in denen eine
Warnung auftritt, äußerst seltene Ereignisse darstellen. Dadurch ist ein Fahrer zu einem
Zeitpunkt mit einer Warnung konfrontiert, an dem er wahrscheinlich nicht mehr erinnert, in
welcher Art das Warnsystem bestimmte Meldungen ausgibt und was diese bedeuten.
Deshalb ist es wichtig, Untersuchungsszenarien zu verwenden, in denen der Proband in
einer ökologisch validen Art und Weise mit den Warnungen konfrontiert wird. In den meisten
Studien, die Warnungen im Fahrzeugkontext untersucht haben, sind die erzeugten
Situationen sehr künstlich, da den Versuchsteilnehmern vorgegeben wurde, was bei einem
Auftreten der Warnung zu tun ist. Ein Beispiel ist eine Studie, in der vibrotaktile Warnsignale
untersucht wurden (Ho, Reed, & Spence, 2006). Die Ergebnisse der Studie zeigten, dass
diese Signale zu schnellerem Entdecken und Reagieren auf eine potentielle Kollision führen.
Allerdings wurden die Teilnehmer in dieser Studie direkt über die Art der Darbietung der
Information und deren Bedeutung unterrichtet. In diesem Fall wurde die Richtung einer
potentiellen Gefahr angegeben und die Probanden sollten beim Auftreten der Warnung den
vorderen und hinteren Spiegel überprüfen und eine angemessene Fahrreaktion zeigen. Ein
derartiges Vorgehen erzeugt Reaktionen, die nicht natürlich sind und die ohne diese direkte
Instruktion ganz anders ausfallen könnten (Tunnel, 1977). Aufgrund solcher vereinfachten
Situationen kann man nicht ohne weiteres auf gleiche Effekte in realistischen Situationen
schließen. Stattdessen sollte eine Untersuchung in natürlicheren Situationen stattfinden, da
dies zu bedeutungshaltigeren Ergebnissen führt (Tunnel, 1977).
9
1.1 Forschungsziele
Für diese Arbeit lassen sich zwei Forschungsziele ableiten.
1. Ableitung von Gestaltungsvarianten für zeit- und sicherheitskritische Warnungen
Im Bereich der Fahrzeugwarnungen liegen zwar einige Erkenntnisse zum effektiven
Warnungsdesign vor, der Bereich der Kollisionswarnungen ist jedoch noch nicht erschöpfend
untersucht. Diese Art von Warnung ist außerordentlich wichtig, da sie in besonders zeit- und
sicherheitskritischen Situationen auftritt und hier eine äußerst schnelle und angemessene
Reaktion
des
Fahrzeugführers
erzeugt
werden
muss,
um
das
höchste
Ziel
frühen
Phasen
der
verkehrspsychologischer Forschung, die Unfallprävention, zu erreichen.
2. Beitrag
zur
Beurteilung
von
Kollisionswarnungen
in
Systementwicklung
Es sollen Untersuchungsszenarien generiert werden, die für eine Beurteilung von
Kollisionswarnungen in frühen Phasen der Systementwicklung geeignet sind. Dies bezieht
sich in besonderem Maße auf die Szenariengestaltung in der Untersuchungsumgebung des
Fahrsimulators. Hier hat sich in bisherigen Studien gezeigt, dass es nicht unbedingt
ausreicht, möglichst realistische Simulationen zu verwenden, sondern dass auch die
einzelnen Szenarien der Untersuchung möglichst realistisch sein sollten. Des Weiteren
sollten die Kollisionswarnungen durch eine angemessene Instruktion der Versuchsteilnehmer
evaluiert werden, damit eine Abschätzung der Effekte auch für natürlich auftretende
Situationen vorgenommen werden kann. Hierdurch soll verhindert werden, dass in einer
Untersuchungssituation Verhalten erzeugt wird, das nur durch die Instruktion in der Studie
selbst entstanden ist und andernfalls in tatsächlichen Situationen nicht auftreten würde.
Prinzipiell soll eine sinnvolle Vorgehensweise entwickelt werden, die die Evaluation
derartiger zeit- und sicherheitskritischer Warnungen ermöglicht.
1.2 Aufbau der Arbeit
In Kapitel 2 wird eine Einführung in das Themengebiet sowie die Terminologie und
Definitionen im Bereich der Assistenzsysteme und Warnungen gegeben. Im Anschluss wird
der Ansatz der semantisch angereicherten Warnungen vorgestellt, der in der vorliegenden
Arbeit für die Gestaltung der Warnungen im Fahrzeugkontext gewählt wurde. Das Kapitel 4
liefert theoretische Ausführungen zu Informationsverarbeitungsansätzen und Konzepten, die
für die Gestaltung der Warnmeldungen von Bedeutung sind, sowie einen Exkurs zur
Lokalisationsfähigkeit des Menschen. Hierauf aufbauend werden in Kapitel 5 alternative
10
Präsentationsmöglichkeiten und Umsetzungen der Warnungen dargestellt und diskutiert, die
zur Ableitung von empirischen Untersuchungsfragen führen. In Kapitel 6 werden die
Schlussfolgerungen
für
die
empirischen
Studien
sowie
die
verwendete
Untersuchungsmethode dargestellt, bevor ab Kapitel 7 die Laborversuche zur Auswahl des
Reizmaterials für die Hauptstudien berichtet werden. Kapitel 8 enthält die Darstellung der
ersten Hauptstudie, deren Ergebnisse und Schlussfolgerungen als Basis für die zweite
Hauptstudie in Kapitel 9 dienten. In Kapitel 10 folgt eine allgemeine Diskussion der Befunde
aus den beiden Simulatorstudien und es wird ein Ausblick auf potentiell nachfolgende
Forschung gegeben.
11
2
ASSISTENZSYSTEME IM FAHRZEUG
Die Art der Unterstützung, die von Assistenzsystemen ausgeht, kann in verschiedene
Bereiche unterteilt werden. In Abbildung 2 ist der Zusammenhang zwischen der Art des
Assistenzsystems
und
dem
unterstützten
Aspekt
in
der
menschlichen
Informationsverarbeitung dargestellt.
unterstützte Informationsverarbeitung
Art der Unterstützung
Erkennen
Ebene 1:
Information
Ebene 2:
Fahrerassistenz
Entscheiden
Handeln
Nachtsichtsysteme
Informationspräsentation
Passive Entschärfung von Gefahren:
Warnung
LDW
Aktive Entschärfung von Gefahren:
Kontrollübernahme
Ebene 3:
Fahrassistenz
ACC
Abbildung 2: Einteilung von Unterstützungssystemen im Fahrzeug (Fricke, De Filippis, & Thüring, 2008).
So kann beispielsweise bei der reinen Informationspräsentation assistiert werden, wie es
z. B. bei Nachtsichtsystemen der Fall ist (siehe Abbildung 2, Ebene 1). Eine weitere
Möglichkeit wäre, dem Fahrer Hilfe zur Entscheidung über die richtige Reaktion zu geben,
wie z. B. bei Lane-Departure-Warnsystemen (LDW). Dieser Bereich lässt sich durch
Fahrerassistenz charakterisieren, da dem Fahrer in der Ausführung der Tätigkeit des
Autofahrens assistiert wird (siehe Abbildung 2, Ebene 2). Letztlich kann auch ein direkter
Eingriff in die ausgeführte Handlung durch Fahrassistenz vollzogen werden, wie z. B. bei
Adaptive-Cruise-Control (ACC) (siehe Abbildung 2, Ebene 3).
Die Begrifflichkeiten betonen hierbei, ob der Schwerpunkt der Unterstützung darin liegt, den
Fahrer
zu
unterstützen,
der
jedoch
die
Fahraufgabe
selbst
ausführt
(passive
Fahrerassistenz), oder ob das System direkt in die Fahrdynamik des Fahrzeugs eingreift
(aktive Fahrassistenz) (siehe Abbildung 2 sowie Knoll, 2003). Je nach Ausprägung der
Assistenz
und
umgesetzter
Automatisierungsstufe
des
Systems
werden
somit
unterschiedliche Aspekte bei der Aufgabe der Führung eines Kraftfahrzeuges unterstützt. Auf
Ebene eins und zwei der Einteilung wird zudem die Art der Information unterschieden, die
durch das System übermittelt werden kann: Die Bezeichnung Fahrerassistenzsystem wird
verwendet, wenn es sich um fahrrelevante Unterstützung oder Information handelt, die ein
12
Fahrer für die Erledigung der Aufgaben der Fahrzeugführung, Navigation, Bahnführung und
Stabilisation benötigt (Bernotat, 1970; Donges, 1978), wohingegen von Fahrerinformationsund Kommunikationssystemen gesprochen wird, wenn die Unterstützung nicht direkt mit der
Fahraufgabe zusammenhängt (Färber, 2005; Niehsen, Garnitz, Weilkes, & Stämpfle, 2005).
Fahrrelevante Information wäre z. B. die Anzeige der Geschwindigkeit, im Gegensatz zu der
Anzeige des Radiosenders, was eine Anzeige von Fahrerinformation darstellt.
Assistenzsysteme werden zudem noch unterschieden in Komfortsysteme, die den Fahrer in
speziellen Situationen unterstützen, wie es z. B. bei der Einparkhilfe der Fall ist, und
Sicherheitssysteme, die in Situationen aktiv werden, in denen eine Gefährdung des
Fahrzeugführers vorliegt (Kopf, Farid, & Steinle, 2004). Sicherheitssysteme werden unterteilt
in Systeme der aktiven Sicherheit, die der Unfallvermeidung dienen, wie z. B. Warnsysteme,
und Systeme der passiven Sicherheit, deren Fokus auf einer Verringerung der Unfallfolgen
liegt, wozu z. B. der Anschnallgurt zählt (Niehsen, et al., 2005; Reichart & Haller, 1995).
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Gestaltung von Warnungen, die in den Bereich
der passiven Fahrerassistenz (siehe Ebene 2 in Abbildung 2) von Systemen der aktiven
Sicherheit fallen.
Exkurs: Technologische Voraussetzungen für Fahrerassistenzsysteme
Technologische
Möglichkeiten
und
Beschränkungen
können
die
Gestaltung
von
Fahrerassistenzsystemen beeinflussen. Für die Gestaltung von Kollisionswarnsystemen gibt
es einige Technologien, die eine sensorische Umfelderfassung erlauben und die jeweils Vorund Nachteile mit sich bringen (Wisselmann, Gresser, Spannheimer, & Bengler, 2004):
o
Radar-Sensoren: messen Abstände und Relativgeschwindigkeiten direkt, laterale
Positionen indirekt und ungenau,
o
Lidar-Sensoren (Light Detection and Ranging): Ortsbestimmung mittlerer Genauigkeit ist
möglich,
o
Videokamera: laterale Positionen mit Kameras genau messbar, Abstände aber nur
schätzbar,
o
Wärmebildkameras: Vorteile bei Nacht und bei der Erkennung von Lebewesen,
o
Ultraschall: hohe Genauigkeit im Ultranahbereich,
o
GPS in Verbindung mit digitalen Karten: liefert Hinweise auf den Fahrzeugeigenzustand.
Generell gibt es drei typische Sensorklassen für zukünftige Fahrerassistenzsysteme:
Bildverarbeitung, Radar und Laser (Dang, Hoffmann, & Stiller, 2005). Angestrebt wird eine
13
Sensordatenfusion, um die Vorteile der einzelnen Technologien zu kombinieren und ein
optimales Zusammenwirken zu erzielen.
Eine neuerer Ansatz ist die vernetzte Umfeldwahrnehmung (Stiller, 2005): Hier wird der
Wahrnehmungsbereich eines Fahrzeugs durch Fahrzeugkommunikation erheblich erweitert.
Statische Information wird mit dynamischer Information verbunden, die mit anderen
Sensorsystemen ausgetauscht wird. Dadurch erhalten sämtliche Teilnehmer Informationen
aus einem erweiterten, telematischen Wahrnehmungsbereich von mehreren hundert Metern.
Hierüber lässt sich sogar der „Blick um Kurven“ realisieren.
Durch Sensordatenfusion von Navigationsinformation (Koordinaten, Straßennamen …),
dynamischen Autosensoren (Geschwindigkeit der Räder, Lenkposition …), Kameras
(Objekte, Hindernisse, Spur …) sowie Radar (Objekte, Geschwindigkeiten, Distanzen …)
sind die folgenden Klassifikationen möglich (Zittlau, 2004):
o
Objekt-Klassifikation: Pfosten, Auto, Fußgänger …,
o
Objekt-Eigenschaften: Position, Geschwindigkeit,
o
Unfall-Vorhersage: Wahrscheinlichkeit, Zeit bis zu Kollision …
Durch die genannten Technologien ist es möglich Objekte zu erfassen und zu identifizieren.
Hierdurch können Gefahren sichtbar gemacht werden, die ein Fahrer sensorisch noch nicht
erfassen kann, da er z. B. nicht um die Kurve schauen kann. Die Ausführungen bilden die
technologische
Voraussetzung
für
die
Entwicklung
von
Gestaltungsvarianten
für
Warnsysteme.
2.1 Definitionen
Im Bereich der Human Factors Forschung ist ein maßgebliches Ziel die Reduzierung von
Unfällen und die Erhöhung der Sicherheit und Gesundheit von Menschen (Sanders & Mc
Cormick, 1993). In diesem Sinne ist das übergeordnete Ziel sowohl eines Alarms als auch
einer Warnung die Erhöhung der Sicherheit (Laughery & Hammond, 1999). Im
Fahrzeugkontext muss eine weitere Abgrenzung der verschiedenen Warnungstypen
vorgenommen werden. Der Unterschied zwischen einem Alarm und einer Warnung liegt im
Prinzip in der Komplexität des Signals: Ein Alarm hat nur die grundlegende Aufgabe, die
Aufmerksamkeit auf sich zu ziehen (Haas & Edworthy, 2006), wohingegen eine Warnung so
gestaltet ist, dass Personen, die dem Produkt oder der Situation ausgesetzt sind, zusätzliche
Information erhalten (Edworthy & Adams, 1996). Das Wort „Alarm“ selbst ist sehr alt und
bezeichnete früher ein Signal, das nur in einer bestimmten Situation auftreten konnte
(Stanton, 1994). Es gab keine Interpretationsschwierigkeiten, da die Bedeutung sowie die
14
Handlungskonsequenzen eindeutig waren. Heute sind die Situationen jedoch komplexer und
es gibt mehrere Gründe, weshalb ein Signal sowie eine größere Anzahl an möglichen
Reaktionen auftreten kann. Die ursprüngliche Funktion eines Alarms ist jedoch eine
unspezifische Alarmierung bzw. die Ausrichtung der Aufmerksamkeit einer Person.
Definitionen aus Anwendungsdomänen, wie Flugführung oder auch Fahrzeugführung,
betonen zwei Funktionen einer Warnung, nämlich einmal die Alarmierung darüber, dass eine
gefährliche Situation aufgetreten ist und dass die Aufmerksamkeit auf dieses Problem
gerichtet werden muss (Selcon, 1999). Die zweite Funktion einer effektiven Warnung ist das
möglichst schnelle Informieren über die Natur der gefährlichen Situation. Eine Warnung
besitzt demnach sowohl eine Alarmierungsfunktion als auch eine Informationsfunktion.
2.2 Warntypen im Fahrzeug
Im Fahrzeug gibt es Meldungen, die eine sofortige Reaktion des Fahrers erfordern, aber
auch Hinweise, die nicht so zeitkritisch sind. Zur Abgrenzung zeitrelevanter Warnungen
gegenüber sicherheitskritischen Hinweisen und anderen Informationen im Fahrzeug existiert
eine Klassifikation von Informationsarten (Baber & Wankling, 1992):
1. Zustandsinformation: Indikatoren, Gefahrenlichter (teilen dem Fahrer den Zustand
der vom Fahrer kontrollierten Funktionen mit und sind „an“ oder „aus“),
2. Hinweise/Ratschläge: z. B. Benzin fast leer (teilen dem Fahrer den Zustand des
Fahrzeugs mit, welcher in naher Zukunft Aufmerksamkeit benötigt),
3. Warnungen: wie z. B. hohe Motortemperatur, niedriger Öldruck (teilen dem Fahrer
Fahrzeugzustände mit, die sofortige Zuwendung benötigen).
Diese Einteilung beschreibt eine Hierarchie der Dringlichkeit einer Handlung, die aufgrund
einer Meldung auszuführen ist. Da bei der Zustandsinformation keine direkte Reaktion
erforderlich ist, steht diese im Gegensatz zu Hinweisen, die mittelfristig eine Aktion erfordern,
und Warnungen, die eine direkte und unmittelbare Aufmerksamkeitsausrichtung und
Reaktion notwendig machen. Des Weiteren sollten Warnungen noch einmal unterteilt
werden, da hier mehr oder weniger kritische Ereignisse vorliegen, die wiederum eine
unterschiedlich schnelle Reaktion erfordern. In der oben dargestellten Klassifikation wurden
im Warnungsbeispiel Situationen erwähnt, die sich alle auf interne Fahrzeugzustände
beziehen, die behoben werden sollten, damit ein Schaden vermieden wird. Solche
Warnungen können prinzipiell mehrfach auftreten, solange, bis das Problem beseitigt ist. Sie
betreffen Fälle, die nicht als hoch zeitkritisch anzusehen sind, denn Fahrzeugzustände
bedürfen zwar zeitnaher Aufmerksamkeitsausrichtung und baldiger Handlung, jedoch ist hier
keine Aktion im Bereich von wenigen Sekunden erforderlich und es treten auch keine
15
sofortigen negativen Konsequenzen bei Ausbleiben der Handlung auf. Neben diesen
fahrzeugabhängigen Warnungen gibt es jedoch auch fahrerbezogene Signale, die auf
eine Gefahr innerhalb der Person hindeuten, wie z. B. bei einem Müdigkeitswarner. Für
beide Bereiche gilt, dass solche Signale durch ihr potentiell häufiges Auftreten eine Art
„learning-by-doing“ erlauben und die Bedeutung dieser Signale durch Erfahrung erlernt
werden kann.
Ein davon abzugrenzender Gesichtspunkt lässt sich durch den Fokus auf externe Gefahren
beschreiben,
dies
betrifft
z. B.
Spurverlassenswarnung,
Kollisionswarnung
oder
Abstandswarnung. Hier lässt sich wiederum zwischen Ereignissen unterscheiden, die häufig
(z. B. Spurverlassenswarnung) oder selten (Kollisionswarnung) auftreten. In beiden Fällen
betrifft
diese
Art
von
Information
jedoch
Situationen,
die
einer
sofortigen
Aufmerksamkeitszuwendung auf die Umgebung außerhalb des Fahrzeugs und äußerst
schneller Aktionen seitens des Fahrzeugführers bedürfen.
Einen besonders kritischen Bereich und ein somit wichtiges Forschungsfeld stellen hierbei
Kollisionen dar, da diese Art von Unfall zu schweren Schäden bei Personen und Fahrzeug
führen kann. Ein Kollisionswarnsystem hat das Ziel, den Fahrer vor einer Kollisionsgefahr zu
warnen, um somit die Anzahl von Unfällen zu verringern (Belz, 1997; Dingus, et al., 1997).
Ein solches System überwacht mit Hilfe von Sensoren die Fahrbahn. Sobald ein Objekt
entdeckt wird, das sich auf Kollisionskurs befindet, wird eine Warnung an den Fahrer
ausgegeben (Roetting, Huang, McDevitt, & Melton, 2003). Vor diesem Hintergrund geht es
bei diesem Warntypus nicht um die Darbietung kontinuierlicher Statusinformation (Comsis,
1996), wie z. B. die Anzeige des Ölstands, die ein Fahrer überwachen muss, sondern um
eine akute Notfallsituation, die einmalig und plötzlich auftritt.
Eine solche Warnung muss bestimmte Kriterien erfüllen, damit sie hilfreich und effektiv im
Auslösen passenden Verhaltens ist. Sie muss zu einer schnellen Reaktion führen, da
ansonsten eine Kollision nicht verhindert werden kann. Zudem muss die Reaktion adäquat
sein. Neben diesen beiden Bedingungen sollte die Warnung auch noch ohne Lernen
verstanden werden können und somit eine Art „intuitives Verständnis“ ermöglichen. Dies ist
besonders wichtig, da Kollisionssituationen seltene Ereignisse darstellen und deshalb Lernen
durch Exposition nicht stattfinden kann (Fricke, Glaser, & De Filippis, 2006). Jegliches
Training, wie z. B. fahrzeuginitiierte Lernprogramme, die sich bei erstmaliger Nutzung bzw. in
bestimmten zeitlichen Intervallen automatisch aktivieren, würden wahrscheinlich wenig
akzeptiert. Die Nutzung eines personeninitiierten Trainings, durch z. B. eigenständiges
Lesen des Handbuchs, kann wiederum nicht sichergestellt und kontrolliert werden, weshalb
es ungeeignet ist, sich auf derartige Trainings- und Übungsstrategien zu verlassen. Zudem
16
gibt es Situationen, wie z. B. das Ausleihen eines Mietwagens oder das Benutzen des
Fahrzeugs eines Bekannten, die es erforderlich machen, dass Personen ohne langwieriges
Einweisen und Training die Funktionen und Unterstützungsangebote eines Autos nutzen
können, ohne dass für sie eine Gefährdung entsteht. Aus diesen Gründen muss die
Gestaltung einer Kollisionswarnung sorgfältig vorgenommen und ihre Intuitivität und
Effektivität überprüft werden.
2.3 Zusammenfassung
In diesem Kapitel wurden Einteilungen von Assistenz- und Unterstützungssystemen im
Fahrzeug dargestellt. Es wurde verdeutlicht, dass sowohl eine Unterscheidung in passive
und aktive Systeme nach dem Grad des Eingreifens des Systems sinnvoll ist als auch eine
Verbindung mit der Art der Unterstützung. Demnach wird unterteilt in Fahrerassistenz,
aufgrund der passiven Unterstützung des Fahrers in der Ausführung der Fahrtätigkeit; und
Fahrassistenz als aktives Eingreifen in die Fahrdynamik. Zudem ist eine sinnvolle
Unterscheidung in komfort- und sicherheitsorientierte Systeme möglich, wobei Letztere
Warnsysteme beinhalten, die in kritischen Situationen zum Einsatz kommen.
Es wurde dargestellt, dass Kollisionswarnungen sehr zeitkritisch sind und aufgrund der
seltenen Auftretensfrequenz im alltäglichen Fahrzeuggebrauch nicht von einem Erlernen der
Bedeutung solcher Warnungen durch Erfahrung ausgegangen werden kann. Diese Tatsache
erfordert, dass intuitive und effektive Kollisionswarnungen entwickelt werden. Hierfür wird der
Ansatz der semantisch angereicherten Warnungen verfolgt, der im nächsten Abschnitt genau
erläutert wird.
17
3
GESTALTUNG SEMANTISCH ANGEREICHERTER WARNUNGEN
Zur Verdeutlichung des Ansatzes der semantischen Anreicherung von Warnungen ist es
hilfreich zu überlegen, weshalb eine Person in eine kritische Situation gelangt. Fuller (2002)
hat ein deskriptives Modell der Fahraufgabe im Sinne der dynamischen Bewältigung der
Aufgabenschwierigkeit eingeführt, das erklärt, wie ein Unfall zustande kommen kann
(Abbildung 3). In diesem Task-Capability Interface Modell liegt zum einen die Kapazität des
Fahrers (C) und zum anderen die Aufgabenschwierigkeit (D) vor, die miteinander
abgeglichen werden müssen.
Abbildung 3: Task-Capability Interface Modell (Fuller, 2002)
Ist die Kapazität des Fahrers höher als die Aufgabenschwierigkeit, so liegt die Kontrolle über
das Fahrzeug beim Fahrer und sicheres Autofahren ist möglich. Sind jedoch die
Aufgabenanforderungen höher als die vorhandene Kapazität des Fahrers und werden keine
18
kompensatorischen Handlungen von anderen Verkehrsteilnehmern ausgeführt, kommt es
zum Unfall. Die Kapazität des Fahrers wird hierbei durch Faktoren wie Training, Erfahrung
und momentane Zustände wie Ermüdung beeinflusst. Die Aufgabenschwierigkeit hingegen
wird durch Aspekte der Umgebung, andere Verkehrsteilnehmer oder auch Geschwindigkeit
und Position des Fahrzeugs bestimmt. Hierbei ist zu beachten, dass ein Fahrer auch die
Aufgabenschwierigkeit beeinflussen kann, z. B. durch Anpassung der Geschwindigkeit.
Dieses Modell verdeutlicht, dass die Unfallvermeidung an den Punkten ansetzen sollte, an
denen die Wahrscheinlichkeit eines Mismatches zwischen Aufgabenanforderungen und
Kapazitäten vorliegt. Dies ist einmal durch Maßnahmen möglich, die auf eine Erhöhung der
Fähigkeiten des Fahrers fokussieren, wie z. B. Trainingsmaßnahmen. Die andere
Möglichkeit liegt in der Verringerung der Aufgabenschwierigkeit durch z. B. aktive
Sicherheitssysteme, die den Fahrer in der Bewältigung der Fahraufgabe unterstützen. Eine
solche sinnvolle Maßnahme, die an der Schnittstelle zwischen Erhöhung der Kapazität des
Fahrers und der Verringerung der Aufgabenschwierigkeit ansetzt, ist die Verwendung von
Warnungen, die über die Aspekte der vorliegenden Gefahrensituation informieren.
Nimmt ein Fahrer eine Situation richtig wahr und kann alle relevanten Aspekte einbeziehen,
so ist eine Warnung nicht nötig. Oftmals liegt jedoch ein Informationsmangel vor, der eine
korrekte Wahrnehmung verhindert. Dies ist z. B. bei einem verdeckten Radfahrer im toten
Winkel der Fall oder aber bei einem durch eine Zweitaufgabe abgelenkten Fahrer, der nicht
auf die Fahrbahn blickt. Die Gefahrensituation wird nicht als solche eingeschätzt und der
Fahrzeugführer kann keine geeignete Konfliktbewältigung initiieren. Wichtige Informationen
über das Vorliegen einer Gefahrensituation, das Gefahrenobjekt selbst und seine Position
sind dem Fahrer nicht zugänglich (Fricke & Thüring, 2009). Ein möglicher Ansatz zur
Unterstützung eines Fahrers in dieser Situation liegt darin, ihm die für ihn nicht
wahrnehmbaren Aspekte der Situation durch eine angereicherte Warnung zur Verfügung zu
stellen. Durch die Anreicherung mit Information soll eine Warnung entstehen, die
automatisch die Aufmerksamkeit des Fahrers auf die Gefahr lenkt und intuitiv richtiges
Verhalten auslöst.
Ganz allgemein ist für den Fall einer Kollisionssituation Information darüber notwendig, dass
eine kritische Situation vorliegt, was die Gefahr ist und wo sie sich befindet, um einen
potentiellen Unfall zu verhindern (Fricke & Thüring, 2009). Dies ist vor allem vor dem
Hintergrund zu bedenken, dass verschiedene Kommunikationssysteme des Fahrzeugs ihre
Meldungen an den Fahrer ausgeben. Hierbei muss der Fahrer in der Lage sein, eine
Entscheidung zur Auswahl der richtigen Handlung zu treffen. Um dies zu tun, muss er
wissen, was für eine Gefahr zu der kritischen Situation geführt hat. Zum Beispiel kann ein
19
Auto als Konfliktpartner andere Reaktionen hervorrufen als ein Kleinkind. Ebenso ist es mehr
als relevant, ob eine Meldung z. B. auf einen Missstand des Fahrzeugs hinweist, der in naher
Zukunft, jedoch nicht sofort, eine Aufmerksamkeitsausrichtung erfordert, oder ob eine
sekundenschnelle Handlung zur Vermeidung einer Kollision ausgeführt werden muss. Dies
kann ein Autofahrer nur unterscheiden, indem er eindeutige Informationen darüber erhält, in
was für einer Situation er sich derzeit befindet. Für diese Einschätzung ist somit Information
über die Gefahrenquelle wesentlich. Ergänzend sollte jedoch räumliche Information, wie die
Entfernung und die Richtung, aus der sich eine Gefahrenquelle annähert, von Vorteil sein
(Fricke, De Filippis, & Thüring, 2006a). Für eine angemessene Reaktion kann es relevant
sein, ob sich eine Gefahr direkt vor dem Fahrzeug oder seitlich zum Fahrzeug befindet.
Hierdurch erhält der Fahrer Information darüber, wohin er seine Aufmerksamkeit ausrichten
muss, und dies sollte im optimalen Falle automatisch durch die Warnung gelenkt werden.
Studien haben in diesem Kontext zudem gezeigt, dass eine Warnung besser Information
über die Richtung übermitteln sollte, aus der sich eine Gefahr annähert, anstatt die Richtung
einer Vermeidungsreaktion anzugeben (Wang, Pick, Proctor, & Ye, 2007). Dies ist ein
kompletter Widerspruch zu den Ergebnissen einer früheren Studie dieses Forschungsteams
(Wang & Proctor, 2003). Möglicherweise liegt dies an der Durchführung der Studien in
unterschiedlichen Untersuchungskontexten. Die Ergebnisse der zweiten Studie sind im
Fahrsimulator entstanden, die erste Studie wurde hingegen im Laborkontext durchgeführt.
Die realistischere Untersuchung im Fahrsimulator lässt sich so interpretieren, dass es für
eine Person einfacher ist, Information so aufzunehmen, wie sie auch in der Realität
dargeboten wird. Dies entspricht eher einem natürlichen Informationsverarbeitungsprozess,
anstatt
sich
zu
erinnern,
dass
die
dargebotene
Information
über
die
richtige
Ausweichrichtung aufklärt.
Durch den Ansatz der „semantischen Anreicherung“ der Warnung soll der Fahrer befähigt
werden, eine passende und reaktionsschnelle Handlung durchzuführen. Dies soll durch eine
Anzeige der Kollisionsgefahr durch ein Signal erfolgen, das so gestaltet ist, dass Information
über das Gefahrenobjekt und seine Position transportiert wird (Fricke & Thüring, 2009).
Zur detaillierten Entwicklung von Warnalternativen, die dem Ansatz der „semantisch
angereicherten“ Warnungen entsprechen, wird auf die Informationsverarbeitungsansätze des
CHIP-Modells und des ökologischen Wahrnehmungsansatzes sowie des Everyday
Listenings zurückgegriffen, da sie für eine Verwendung in diesem Kontext hilfreich
erscheinen. Weiterhin müssen Ansätze beachtet werden, die zwischen bestimmten
Assoziationen von Signalen und deren Bedeutung unterscheiden, da dies für die
Übermittlung des Gefahrenobjekts äußerst wichtig ist. Das Paradigma des spatial cueing ist
20
relevant für die räumliche Informationsvermittlung. Diese Bereiche werden in Kapitel 4
erörtert und dienen der Ableitung von Gestaltungsoptionen für semantisch angereicherte
Warnungen.
21
4
THEORETISCHER HINTERGRUND
Neben einem klassischen Ansatz zum Ablauf der Verarbeitung einer Warnung, der jedoch
eher aus dem Bereich der Konsumprodukte stammt, werden weitere Ansätze vorgestellt, die
auf die Warnungsforschung übertragen werden können.
4.1 Das C-HIP Modell
Im Communication-Human Information Processing Model (C-HIP Modell; siehe Abbildung 4)
wird die Verarbeitung einer Warnung als eine Mischung aus Kommunikations- und
Informationsverarbeitungsprozess verstanden (Wogalter, Dejoy, & Laughery, 1999).
Umweltreize
Quelle
Kanal
Übergabe
Aufmerksamkeitserlangung
Empfänger
Aufmerksamkeitserhaltung
Gedächtnis/
Verständnis
Einstellung/
Glaube
Motivation
Verhalten
Abbildung 4: C-HIP Modell (Wogalter, et al., 1999)
22
Aspekte der Kommunikation betreffen die Quelle, d. h. den Sender der Meldung, den Kanal
(also das Übermittlungsmedium) und den Empfänger der Warnung. Die Quelle der Nachricht
kann eine Person oder auch ein System sein. Ein Personenfaktor, der die Effektivität einer
Warnung auf dieser Stufe beeinflusst, ist z. B. die Glaubwürdigkeit der Person. Auf der Seite
der Systemfaktoren, die einen nicht minderen Effekt haben können, kann z. B. die Frequenz
falscher Alarme die Warnungsverarbeitung beeinflussen. Dieser Punkt im Modell betrifft auch
zeitliche Aspekte, z. B. wann eine Warnung ausgegeben wird, nämlich entweder, wenn eine
Gefahr bereits existiert (korrektiv), oder bevor eine Gefahr eintritt (präventiv). Des Weiteren
sind die Taktung oder Frequenz der Mitteilung relevant, z. B. ob die Wiederholung einer
Warnung einen positiven Einfluss auf die Effektivität einer Warnung hat (Reichenbach,
2003).
Der Übermittlungskanal bestimmt, über welche Medien die Information übertragen wird. In
diesem speziellen Anwendungsfall der Warnungen im Fahrzeug ist der Kanal das
Warnsystem, und die Art und Weise der Ausgestaltung, z. B. über welche Modalität die
Information übermittelt wird, kann variieren.
Die Aspekte der menschlichen Informationsverarbeitung des Empfängers werden in diesem
Modell gesondert dargestellt. Hier spielen z. B. Eigenschaften der Person, die die Nachricht
erhält, eine Rolle, diese sind z. B. das Geschlecht oder Alter (Rogers, 2000). Des Weiteren
sind die einzelnen Informationsverarbeitungsprozesse von großer Bedeutung, z. B. ist die
Aufmerksamkeitsausrichtung des Empfängers wichtig, da die Warnung zur weiteren
Verarbeitung erst bemerkt und erfasst werden muss. Bei Kollisionswarnungen ist dies
besonders von Bedeutung, da eine schnelle Reaktion ausgelöst werden soll. Die weitere
Verarbeitung über das Gedächtnis zur Bildung eines Verständnisses muss in diesem
Anwendungskontext ebenso äußerst schnell erfolgen. Es sollte kein Lernaufwand nötig sein
und auch unter Stress muss ein Abruf der entsprechenden Reaktion möglich sein.
Einstellungen gegenüber einem Produkt haben im hier betrachteten Fahrzeugkontext keine
sonderliche Relevanz, da die Reaktion auf einen Reiz in einer derart kritischen Situation, wie
einer potentiellen Kollision, einen äußerst schnellen Prozess darstellt. Auch Aspekte der
Motivation scheinen in diesem Bereich eher auf der Metaebene von Bedeutung zu sein,
wenn es z. B. um die Frage geht, ob solche Warnsysteme gekauft oder nach dem Kauf
möglicherweise abgeschaltet und nicht genutzt werden. Der entscheidende Aspekt für eine
erfolgreiche Verarbeitung einer Warnung ist, ob angemessenes Verhalten ausgelöst wird.
Dies ist letztlich das wichtigste Beurteilungskriterium dafür, ob eine Warnung erfolgreich ist
oder nicht. In dem vorliegenden Fall betrifft dies die Frage danach, ob eine Kollision
verhindert werden kann oder nicht.
23
Das C-HIP Modell wurde vor dem Hintergrund der Konsumprodukte entwickelt und ist in
diesem Bereich sehr hilfreich. Für die Fahrzeugforschung allerdings ist es nicht ausreichend,
da bestimmte Faktoren hier keine so starke Bedeutung aufweisen, dagegen andere Aspekte
durchaus Relevanz besitzen, die das Modell nicht enthält. Außerdem geht es davon aus,
dass beim Bestimmen der Bedeutung von Reizen immer ein komplexer und zeitaufwendiger
Informationsverarbeitungsprozess stattfindet. Es gibt jedoch auch Fälle, in denen Reaktionen
auf Reize viel schneller und effizienter ablaufen. Genau diese Prozesse sind interessant für
die Gestaltung von Warnungen in zeitkritischen Situationen. Es muss versucht werden,
angemessene und schnelle Verarbeitungsprozesse zu erzeugen, um eine intuitive
Wahrnehmung zu erreichen. Hierzu gibt es wiederum einige theoretische Konzepte, die für
die Gestaltung von Warnmeldungen genutzt werden können.
4.2 Direkte Wahrnehmung und Erfassen von Ereignissen
Der ökologische Wahrnehmungsansatz nach Gibson (1979) geht von einer direkten
Wahrnehmung aus, d. h., die Information ist direkt in der Reizanordnung enthalten und es
sind keine weiteren Verarbeitungsschritte zur Bedeutungserfassung notwendig. Eine
komplexe Wahrnehmung wird demnach durch komplexe Reize oder Ereignisse verursacht
und nicht durch die kognitive Weiterverarbeitung und Zusammensetzung einfacher Reize.
Eine Erweiterung dieser Theorie besagt, dass sich Passungen (Affordances/Affordanzen)
entwickelt haben, die besondere Assoziationen zwischen Information und bestimmten
Handlungsmöglichkeiten darstellen (Malter & Guski, 2001). Das Konzept der Affordanz
bedeutet weiterhin, dass Gegenstände einen bestimmten Aufforderungscharakter haben
(Gibson, 1982). Sie zeigen direkt an, welche Handlungsoptionen in der Interaktion mit ihnen
möglich sind. Die Passung bezieht sich hierbei immer auf eine Beziehung zwischen einem
Objekt und einem Lebewesen (Torenvliet, 2003). Die Umwelt bestimmt dabei, welche
Affordanzen relevant sind, die sich nicht in Abhängigkeit der Bedürfnisse des Beobachters
verändern (Gibson, 1979; Kebeck, 1997). Ein Briefkasten zum Beispiel enthält immer den
Aufforderungscharakter des Briefeinwurfs. Das Bedürfnis jedoch, sich einem Briefkasten zu
nähern, hängt davon ab, ob man einen Brief verschicken möchte oder nicht (Gibson, 1979).
Die Aufforderungen sind demnach invariant, in Abhängigkeit von der Situation können jedoch
jeweils andere Affordanzen im Vordergrund stehen und bestimmte Reaktionen hervorrufen
(Borghi, 2005).
Die Art der Assoziation zwischen Wahrnehmung und Handlung, die direkt und ohne
vermittelnde Zwischenschritte stattfindet, unterscheidet sich in dieser Theorie deutlich von
Annahmen klassischer Wahrnehmungsansätze. Durch die unmittelbare Wahrnehmung der
Affordanzen und der Verbindung zu den möglichen Handlungen sind schnelle Reaktionen
24
möglich. Dies ist ein wesentlicher Unterschied zu Theorien, die einen komplexen und
zeitaufwendigen
Ablauf
von
Assoziationen
zu
intern
repräsentierten
Inhalten
im
Langzeitgedächtnis erfordern (Anderson, 1995). Der Ansatz nach Gibson kann zwar nicht
jegliche Wahrnehmung erklären und ist sicherlich nicht als alleinige Wahrnehmungstheorie
annehmbar, jedoch scheint es Prozesse zu geben, die nicht in Form aufwendiger kognitiver
Weiterverarbeitung ablaufen.
Aus diesem Ansatz sind vielfältige Weiterentwicklungen und Übertragungen auf andere
Bereiche entstanden, die wiederum für die Warnungsgestaltung interessant sind.
4.3 Everyday Listening
Diese
Forschungsrichtung
basiert
auf
dem
Grundkonzept
des
ökologischen
Wahrnehmungsansatzes. Normales, alltägliches Hören findet demnach durch eine
Erkennung von Ereignissen statt und nicht durch die Wahrnehmung einzelner Attribute eines
Geräusches (Gaver, 1986, 1993b). Der Ansatz geht davon aus, dass Menschen das dem
Geräusch zugrunde liegende Ereignis direkt bei der Wahrnehmung bestimmen (Buxton,
Gaver, & Bly, 1994; Gaver, 1994; Gibson, 1979; Malter & Guski, 2001) und nicht einen
Gesamtreiz aus mehreren Reizinputs zusammensetzen. Dies ist äquivalent zu den
Annahmen
der
Wahrnehmung
ökologischen
durch
Zusammensetzung
und
einen
Wahrnehmung,
komplexen
die
Reiz
Weiterverarbeitung
postuliert,
entsteht
verschiedener
dass
und
eine
nicht
komplexe
durch
Reizkomponenten.
eine
Ein
Anwendungsfall, der später noch genauer erläutert wird, sind die Auditory Icons, denen
genau dieses Konzept zugrunde liegt.
Neben dieser Gemeinsamkeit gibt es auch beim Everyday Listening eine Theorie der
Auditory Affordances, die besagt, dass Geräusche mit Handlungsoptionen verbunden sind
(Stanton & Edworthy, 1999). Dies wiederum spricht wie im visuellen Bereich auch im
akustischen Bereich dafür, dass auf bestimmte Reize sehr schnelle Reaktionen gezeigt
werden können, da eine direkte Assoziation zwischen Wahrnehmung und Handlung besteht
(Stanton & Edworthy 1998; Stanton & Edworthy 1999).
Ein früher Vorreiter der Denkart des Everyday Listening ist Pierre Schaeffer (1974), der
postulierte, dass jedes Geräusch eine Assoziation zu einem realen Ereignis hervorrufe. Er
unterscheidet Musik in abstrakte und konkrete Musik, wobei Erstere theoretisch hergeleitet
ist und Letztere durch bekannte, real existierende Geräusche entsteht. In einer ähnlichen
Weise unterscheidet auch Michel Chion (1994) drei Hörarten:
25
(1) Kausales Hören: Das Hören dient dem Sammeln von Informationen über die Ursache
oder Quelle des Geräuschs.
(2) Semantisches Hören: Das Hören dient der sprachlichen Interpretation einer Nachricht.
(3) Reduziertes Hören: Das Hören bezieht sich auf die Geräuscheigenschaften und ist
unabhängig von der Quelle und der Bedeutung des Geräuschs.
Das kausale Hören ist hierbei äquivalent zur konkreten Musik oder auch zum Everyday
Listening, da es um die Erzeugung bzw. Quelle des Geräusches geht. Sowohl die
Forschungsrichtung des Everyday Listening als auch die Konzepte von Schaeffer und Chion
treffen eine Unterscheidung, die man als Differenzierung zwischen musikalischen
Tönen/Klängen und Alltags-/Umweltgeräuschen bzw. zwischen Everyday Listening und
Musical Listening bezeichnen kann (Gaver, 1993a). Die Einteilung bedeutet jedoch nicht,
dass es einen Unterschied in den Geräuschen selbst gibt, sondern in der Wahrnehmung, da
jedes Geräusch musikalisch oder in Form von Ereignissen wahrgenommen werden kann
(Buxton, et al., 1994). Gaver (1986) bezeichnet Everyday Listening als die normale Hörweise
des Menschen, der versucht das Ereignis zu bestimmen, das dieses Geräusch
hervorgerufen hat. Musical Listening dagegen wird als Wahrnehmung des Geräusches
selbst in Form von sensorischen Qualitäten dargestellt (Gaver, 1993a). Im Grunde hängt die
Art und Weise, wie ein Geräusch wahrgenommen wird, von der Person im aktuellen
situativen Kontext ab und von ihren Erfahrungen, die wiederum durch das Zusammenwirken
des Menschen in seiner Umwelt bestimmt werden. So kann z.B. das Geräusch einer
Autohupe das Vorhandensein eines Autos bedeuten, da nur Autos dieses Geräusch von sich
geben, jedoch kann es auch als „Achtung“ interpretiert werden, weil viele Autofahrer hupen,
wenn sie auf etwas aufmerksam machen wollen.
Nach Keller und Stevens (2004) beinhaltet die Wahrnehmung eines Warnsignals zwei
Schritte, nämlich einmal die Identifikation des Signals als solches und im Anschluss daran
die Bestimmung der Bedeutung des Signals. Die Art der Wahrnehmung wird demnach auch
durch die Assoziation bestimmt, die ein Nutzer mit diesem Geräusch verbindet, also die
Beziehung zwischen einem Geräusch und seiner Bedeutung. Diverse Forscher haben solche
Assoziationen
beschrieben
und
verschiedene
Klassifikationen
und
Einteilungen
vorgenommen. Besonders wichtig ist hierbei, dass es zwei Assoziationen gibt, die ein Signal
auslösen kann: zum einen die Assoziation zu der möglichen Handlung im Sinne der
Affordances nach Gibson, zum anderen im Sinne des Everyday Listening zum Auslöser des
Signals.
26
4.4 Assoziationen zwischen Signal und Bedeutung
Donald Norman verfolgt einen Ansatz, der sich auf Assoziationen zu Ereignissen bezieht,
und hat das Konzept des „mapping“ populär gemacht. Er bezeichnet mapping ganz
allgemein als die Beziehung zwischen zwei Dingen. Norman (1989) beschreibt im Kontext
der Alltagsgegenstände die Nutzung von Analogien und kultureller Konventionen als
natürliches mapping, das zu unmittelbarem Verstehen führe. Natürliches mapping bedeutet
hierbei, dass eine enge und natürliche Beziehung zwischen einer Sache und seiner
Bedeutung besteht. Andere Forscher haben ähnliche Einteilungen vorgenommen (Blattner,
Sumikawa, & Greenberg, 1989; Edworthy & Stanton, 1995; Gaver, 1986; Graham, 1999;
Malter & Guski, 2001):
•
Nomic-mapping: Ein reales Geräusch mit physikalischer Repräsentation (z. B. das
Geräusch eines Druckers als Anzeige, dass der Computer druckt) und ohne
erforderliches Spezialwissen.
•
Symbolic-mapping: Ein Geräusch mit bekannter Assoziation (z.B. Ambulanzsirene für
einen medizinischen Notfall). Dies muss speziell erlernt werden und basiert auf sozialen
Konventionen.
•
Metaphorical-mapping: Das Geräusch bezieht sich auf ein ähnliches, übertragbares
Ereignis (z. B. sinkende Tonhöhe als Reduktion einer bestimmten Größe) und muss
speziell erlernt werden.
In dieser Einteilung entspricht das nomic-mapping am ehesten dem natürlichen mapping in
Normans Sinne. Dieser Ansatz legt nahe, dass durch ein intuitives mapping zwischen einem
Signal und der Gefahrensituation auch eine schnelle Reaktion auf diesen Reiz erfolgen kann.
Andere Forscher nehmen noch detailliertere Einteilungen vor und unterscheiden eine direkte
oder indirekte Beziehung zwischen einem Signal und einem Ereignis, wobei die direkte
Beziehung nur einen Bezugspunkt und die indirekte mindestens zwei hat (Familant &
Detweiler, 1993). Diese Differenzierung stammt aus dem visuellen Bereich und beinhaltet,
dass die direkte Assoziation entweder iconic (ikonisch) oder symbolic (symbolisch) sein kann
– ikonisch bedeutet, dass das Signal und der Bezugsreferent überlappende Eigenschaften
aufweisen, im Vergleich zu symbolischen Assoziationen, bei denen dies zufällig ist (Familant
& Detweiler, 1993).
Ein Beispiel einer direkten Beziehung in der akustischen Domäne wäre ein “Hundebellen” für
das Ereignis “Hund bellt”, da nur ein Hund dieses Geräusch verursacht bzw. in dem
speziellen Ereignis auftaucht (Stephan, Smith, Martin, Parker, & McAnally, 2006). Eine
27
indirekte Verbindung wäre das Geräusch von “Blätterrascheln im Wind”, das für den Begriff
„Baum“ steht (Dingler, Lindsay, & Walker, 2008). Indirekte mappings werden unterschieden
in ecological (ökologisch), d. h., Signal und Bezugspunkt sind in der natürlichen Umgebung
korreliert, metaphorical (metaphorisch), d.h. basierend auf Ähnlichkeit, oder random (zufällig)
(Gaver, 1986; Keller & Stevens, 2004; Petocz, Keller, & Stevens, 2008).
In einer empirischen Studie konnten Keller und Stevens (2004) zeigen, dass eine direkte
Beziehung zwischen einem Signal und seinem Referenten schneller gelernt werden konnte
als eine metaphorische oder ökologische Beziehung. Eine direkte Beziehung liegt auch bei
Auditory Icons vor. Sie sind natürliche, täglich vorkommende Geräusche, die eine
bestehende intuitive Bedeutung tragen (Gaver, 1989; Graham, 1999). Sie stellen die
akustische Entsprechung zu visuellen Icons dar (Walker & Kramer, 2004) und sind jede Art
von Geräusch, das die Funktion hat, ein Objekt oder eine Aktion zu repräsentieren (Walker &
Kramer, 2004).
Alle genannten Klassifikationen zeigen die Gemeinsamkeit, dass ein direktes mapping der
einfachste Weg der Informationsvermittlung ist, da das Signal und das zu signalisierende
Ereignis viele gleiche Eigenschaften besitzen und dadurch konsistente Information darstellen
(Coward & Stevens, 2004).
Zusätzlich existiert das Konzept des Spatial cueing, das ebenso eine schnelle
Reizverarbeitung unterstützen kann.
4.5 Spatial cueing: visuell, auditiv, taktil und crossmodal
Das Paradigma des Spatial cueing beschreibt, wie durch Hinweisreize in unterschiedlichen
Modalitäten die visuelle Aufmerksamkeit ausgerichtet werden kann. Es wurde in der
visuellen Wahrnehmung entwickelt und es gibt vielfältige Untersuchungen dazu (z. B. Posner
1980). Grundlegender Ablauf des Paradigmas ist, dass ein Hinweisreiz eine Position im
Gesichtsfeld angibt, an der ein visueller Zielreiz auftauchen könnte (Styles, 2000). Im
Allgemeinen wird die Ansicht vertreten, dass das Spatial cueing positive Effekte in Form
einer erleichterten Wahrnehmung der Zielreize bewirkt. Die Aufmerksamkeitsunterstützung
der Zielreizverarbeitung wiederum führt zu verbesserter Verhaltensleistung (Ho, Tan, &
Spence, 2006). Diese Effekte lassen sich sowohl für unimodale Reize, also z. B. auditiver
Hinweis und Zielreiz, als auch für crossmodale Reize, z. B. auditiver Hinweis und visueller
Zielreiz, finden. Es liegt ein Konsens vor, dass auditive bzw. taktile Reize effektiver im
Ausrichten der visuellen Aufmerksamkeit sind, als dies in umgekehrter Richtung (visuelle
Hinweisreize in Verbindung mit auditiven oder taktilen Zielreizen) der Fall ist (Proctor, Tan,
Vu, Gray, & Spence, 2005). Laborstudien haben gezeigt, dass räumliche auditive
28
Hinweisreize die Zeit zur Lokalisierung und Identifizierung eines visuellen Reizes reduzieren
können (Proctor, et al., 2005), wobei die Größe des Effekts von einer Reihe von Aspekten,
wie z. B. der Größe des Suchfeldes und der Anzahl der Distraktoren, abhängt (Rudmann &
Strybel, 1999).
Interessant sind die Ergebnisse von Forschungsarbeiten zum Spatial cueing im
Fahrzeugkontext. Eine Arbeit von Wallace und Fisher (1998) hat darauf hingewiesen, dass
Geräusche aus unterschiedlichen Richtungen Unsicherheit in die Warnung bringen können
und
somit
längere
Reaktionszeiten
produzieren
könnten
als
Signale,
die
keine
Ortsinformation liefern. In weiteren Studien zeigten sich jedoch positive Effekte räumlicher
Geräusche im Ausrichten der Aufmerksamkeit auf eine spezielle räumliche Region und eine
daraus folgende Erleichterung der Reaktion auf dort stattfindende Ereignisse (Ho, 2004; Ho
& Spence, 2005; Ho, Tan, et al., 2006). In Fahrsimulatorstudien zeigten sich sowohl negative
als auch positive Effekte von räumlichen akustischen Warnungen. Einerseits konnten in einer
Studie zwar mehr Kollisionen verhindert werden, andererseits waren die initialen Reaktionen
auf Warnungen aus der Richtung der Mittelkonsole angemessener (Bliss & Acton, 2000; Ho,
Reed, & Spence, 2007). Studien, in denen ein räumlicher Ton kompatibel mit dem Ort der
Gefahr präsentiert wurde, führten im Vergleich zu inkompatiblen räumlichen Tönen zu
signifikant kürzeren Reaktionszeiten auf diese Warnungen (Wang, et al., 2007). Die
bisherige Forschung hat somit auf die Nützlichkeit räumlicher auditiver und taktiler Reize
hingewiesen, da sie zu einem Ausrichten der Aufmerksamkeit und beschleunigten
Reaktionen führen können (Fitch, Kiefer, Hankey, & Kleiner, 2007; Ho, Tan, et al., 2006). Für
die Beurteilung der Voraussetzungen zur Lokalisation von Hinweisreizen wird ein kurzer
Exkurs zu diesem Thema gegeben.
Exkurs: Akustische Lokalisation
Lokalisation ist die Wahrnehmung von Richtung und Distanz einer Schallquelle (Moore,
1989). Hierbei unterscheidet sich die Lokalisation von der Lateralisation dadurch, dass bei
Ersterem die Schallquelle extern wiedergegeben wird und sich überall im Raum befinden
kann, bei Letzterem erfolgt eine Darbietung über Kopfhörer (Yost & Hafter, 1987). Die
Lateralisation bezieht sich deshalb nur auf die seitliche Ausrichtung von Hörereignissen
(Blauert, 1974).
Die Lokalisation von Schallquellen lässt sich in drei Bereiche aufteilen, denen verschiedene
Mechanismen zugrunde liegen (Loomis, Klatzky, & Golledge, 1999):
1. Horizontale Lokalisation (Azimuth),
2. Vertikale Lokalisation (Elevation/Medianebene),
29
3. Distanzwahrnehmung.
Horizontale und vertikale Lokalisation
Für die Lokalisation von Hörereignissen in der horizontalen Ebene sind im Wesentlichen
Differenzen zwischen den Ohren verantwortlich, diese werden unterschieden in interaurale
Zeit- und Intensitätsunterschiede (Blauert, 1974). Diese beiden Mechanismen sind die
Bestandteile der Duplex-Theorie (siehe Abbildung 5). Die Theorie besagt, dass die
Lokalisation in der horizontalen Ebenen bei tiefen Frequenzen vor allem von interauralen
Zeitdifferenzen abhängt, bei hohen Frequenzen wird dies hauptsächlich durch interaurale
Intensitätsunterschiede bestimmt (Kebeck, 1997; Kyriakakis, 1998; Reid & Milios, 2003;
Wightman, Kistler, & Perkins, 1987).
Interauraler Zeitunterschied
Interauraler Intensitätsunterschied
Schatten des Kopfes
reduziert die Lautstärke am
kontralateralen Ohr
Geräusch erreicht das
ipsilaterale Ohr zuerst
F < 1000 Hz
F > 4000 Hz
a)
b)
Abbildung 5: Mechanismen der Duplex-Theorie (Kyriakakis, 1998)
Eine niedrig-frequente Geräuschquelle, die sich rechts vom Zuhörer befindet, führt zu einer
Laufzeitdifferenz zwischen beiden Ohren, da sie das der Quelle zugewandte Ohr zuerst
erreicht, im Vergleich zum anderen Ohr, an dem sie verzögert eintrifft. Befindet sich eine
Quelle dagegen direkt vor einer Person, erreicht sie beide Ohren gleichzeitig. Ähnlich ist es
bei den Intensitätsunterschieden: Eine hoch-frequente rechts positionierte Geräuschquelle
hat
eine geringere Lautstärke am gegenüberliegenden, also der Geräuschquelle
abgewandten Ohr, weil der Kopf die Intensität durch seinen Schatten verringert. Dies ist bei
30
einer sich vor der Person befindlichen Quelle nicht gegeben und die Intensität ist für beide
Ohren gleich.
Das äußere Ohr, der Kopf und der Körper beeinflussen die spektralen Eigenschaften eines
Geräuschs und die daraus resultierenden unterschiedlichen Resonanzmuster dienen als
Hinweis zur Bestimmung der Position in der vertikalen Ebene (Reid & Milios, 2003; ShinnCunningham, 2001).
Distanzwahrnehmung
Die Wahrnehmung der Entfernung einer Schallquelle wird über mehrere Informationsaspekte
bestimmt. Die Mechanismen, die dem zugrunde liegen, sind jedoch im Vergleich zum
Richtungshören weit weniger gut erforscht (Blauert, 1974). Nach Zahorik (2002b) existieren
mindestens vier Hinweisquellen, wenn sowohl Hörer als auch Geräuschquelle stationär sind.
Als Erstes können Intensitätsunterschiede genutzt werden. Prinzipiell verringert sich die
Intensität, je größer die Distanz zwischen Zuhörer und Geräuschquelle ist, pro
Entfernungsverdopplung der Schallquelle um 6 dB (Blauert, 1974; Zahorik, 2002a). Dies gilt
vor
allem
für
mittlere
Entfernungen
(ca.
3 – 15 m;
Blauert
1974).
Um
diesen
Entfernungshinweis jedoch zuverlässig nutzen zu können, benötigt ein Hörer Wissen über
die allgemeine Lautstärke der Geräuschquelle, um sie als Referenz zu nutzen.
Eine weitere Informationsquelle bildet das Verhältnis von direktem zu reflektiertem Schall
(Zahorik, 2002a). Der Anteil direkter Energie nimmt im Vergleich zum reflektierten Schall ab,
wenn sich eine Geräuschquelle in einem Laborsetting vom Hörer wegbewegt (Mershon &
King, 1975). Das ist vor allem für die Lokalisation in Räumen relevant. Des Weiteren werden
auch spektrale Unterschiede zur Distanzwahrnehmung genutzt, da mit zunehmender Distanz
hohe Frequenzen stärker gedämpft werden als tiefe Frequenzen (Blauert, 1974). Binaurale
Differenzen dienen ebenso als Beurteilungskriterium zur Einschätzung der Entfernung einer
Geräuschquelle.
Prinzipiell ist die Genauigkeit der Lokalisation von Geräuschen am besten in der horizontalen
Ebene, weiterhin ziemlich gut in der vertikalen Richtung und am schlechtesten für Distanzen
(Moore, 1989). Am besten lassen sich akustische Signale orten, die sowohl tiefe als auch
hohe Frequenzen besitzen, reine Töne mittlerer Frequenz hingegen lassen sich eher schwer
lokalisieren (Kebeck, 1997). Für das Richtungshören ist die Bestimmung umso besser, je
größer das Frequenzspektrum eines einfachen Tonsignals ist (Withington, 2000).
Generell scheint es möglich zu sein, Information über die Richtung eines Objektes dadurch
zu übermitteln, dass die akustische Warnung selbst aus entsprechender Richtung präsentiert
31
wird. Eine Person sollte unter normalen Umständen in der Lage sein, die Richtung einer
Schallquelle zu identifizieren. Das Erkennen der Distanz einer Schallquelle scheint hingegen
schwieriger zu sein.
4.6 Zusammenfassung
Dieses Kapitel enthielt einen kurzen Abriss über Theorien und Ansätze, die für die
Gestaltung effektiver zeit- und sicherheitskritischer Warnungen genutzt werden können. So
wurde kurz erläutert, weshalb das CHIP-Modell zwar für Produktwarnungen zu vielfältigen
Erkenntnissen geführt hat, jedoch für die Anwendung im Fahrzeug zu kurz greift. Deshalb
wurden andere Theorien einbezogen, die eine schnellere und direkte Wahrnehmung
postulieren. Der ökologische Wahrnehmungsansatz und die natürlichen mappings
unterstützen die Annahme, dass in bestimmten Fällen eine sehr schnelle Reaktion auf einen
Reiz gezeigt werden kann, da eine direkte Verbindung zwischen Wahrnehmung und
Handlung vorhanden ist. Das Everyday Listening als Weiterentwicklung des Ansatzes nach
Gibson betont, dass die Wahrnehmung eines Alltagsgeräusches nicht in Form der
musikalischen Komponenten, wie z. B. der Tonhöhe, stattfindet, sondern dass eine Person
automatisch die Quelle des Geräusches beim Zuhören identifiziert.
Die bisherigen Erläuterungen lassen sich sehr gut auf den Anwendungsfall der
Fahrzeugführung übertragen. Die Möglichkeiten der Ausgestaltung der Warnungen werden
im nächsten Kapitel dargestellt und diskutiert.
32
5
MODALITÄTSBEZOGENE INFORMATIONSPRÄSENTATION
Die Möglichkeiten der Übermittlung von Information über die Art einer Gefahr und ihre
Position lassen sich hauptsächlich auf die drei Modalitäten der visuellen, akustischen und
haptischen Präsentation aufteilen. Die Vor- und Nachteile der einzelnen Darbietungsformen
für kritische Fahrzeugwarnungen sind in Tabelle 1 zusammengefasst (Pierowicz, Jocoy,
Lloyd, Bittner, & Pirson, 2000). Neben diesen allgemeinen Eigenschaften müssen die
einzelnen Modalitäten für ihre Verwendbarkeit als kritische Kollisionswarnungen weiter
diskutiert werden.
Im Anschluss werden empirische Befunde zu diesen drei alternativen Präsentationsformen
dargestellt. Abschließend werden Umsetzungen für die experimentellen Untersuchungen
aufgezeigt.
Tabelle 1: Vor- und Nachteile der drei Modalitätstypen (Pierowicz, et al., 2000)
Vorteile
Nachteile
Visuelle Warnungen (Head-Up-Display; HUD)
Integration eines HUD mit der realen Sicht
nach vorne
Weniger Augen-Akkomodation nötig und
deshalb für Ältere von Vorteil
Integration mit anderen Systemen gut
möglich
Direktionales cueing
Augenfixationen sind notwendig
Schlechtere Displaydarstellung
Kognitive Belastung
Schlechtere Sicht nach vorne
Sprachwarnung
Omnidirektional; Orientierungsreiz
Schnellere Verarbeitung als bei visuellen
Reizen
Kann detaillierte Information übermitteln
Sprache könnte bei hohen Stresssituationen
effektiver sein, da Sprachwahrnehmung
überlernt ist
Schwierigkeiten für hörgeschädigte Fahrer
Sprachabhängig
Signalentdeckungsproblem bei hohem Grad
an Umwelt-/ Nebengeräuschen
Könnte eine unbeabsichtigte
Schreckreaktion auslösen
Könnte aufdringlich sein
Integration mit anderen
Fahrerassistenzsystemen könnte zu einer
Fülle von Sprachmeldungen führen
Kann mehr Aufmerksamkeit unter normalen
Bedingungen erfordern als Tonwarnungen
Sprachwarnungen benötigen längere
Verarbeitungszeit als non-verbale
Warnungen
33
Vorteile
Nachteile
Warnton/Warngeräusche
Erfordert weniger Aufmerksamkeit als
Sprache unter normalen Bedingungen
Schnellere Verarbeitung als bei visuellen
Reizen
Sprachunabhängig
Auditory Icons, die zum mentalen Modell des
Fahrers passen, produzieren schnellere und
angemessene Reaktionen
Schwierigkeiten für hörgeschädigte Fahrer
Keine Möglichkeit, detaillierte Information zu
übermitteln
Signalentdeckungsproblem bei hohem Grad
an Umwelt-/ Nebengeräuschen
Könnte eine unbeabsichtigte
Schreckreaktion auslösen
Integration mit anderen
Fahrerassistenzsystemen könnte zu einer
Überladung an Akustik führen
Nervend, wenn unnötig und aufdringlich
Haptische Warnung (pulsierende Bremse)
Niedrige Aufmerksamkeitsbeanspruchung;
schnell zu entdecken
Keine Möglichkeit, detaillierte Information zu
übermitteln
Potential der Fehlinterpretation als
mechanischer Fehler, kann aber verhindert
werden
Kongruentes Stimulus-Reaktions-Mapping
Reduziert Auffahrunfallpotential
5.1 Visuelle Warnungen
Damit ein Fahrer eine möglichst schnelle Reaktion auf eine Warnung ausführen kann, muss
er den Grund der Warnung bzw. die Bedeutung der Warnung verstehen. Dies ist durch eine
Textdarbietung einfach zu erreichen. So kann eine unspezifische Alarmierung z. B. durch die
Nutzung von Signalwörtern wie „Gefahr“, „Warnung“ oder „Achtung“ umgesetzt werden.
Diese Signalwörter sind vom American National Standards Institute (ANSI) entsprechend der
Beurteilung des Risikos einer Gefahr von hoch, mittel und niedrig identifiziert worden
(Edworthy, Hellier, Walters, & Clift-Mathews, 2003)1. Die empirischen Befunde konnten
jedoch nicht immer einheitlich diese Rangfolge der Wörter und der eingestuften Dringlichkeit,
d. h. der zeitlichen Unmittelbarkeit der erforderlichen Reaktion, bestätigen (Edworthy, et al.,
2003). Sollen allerdings komplexere Informationen übermittelt werden, wie es in den meisten
Fällen bei kritischen Situationen sinnvoll ist, so stoßen solche Warnvarianten schnell an ihre
Grenzen, da Wortfolgen oder gar Sätze eine lange Lese- und Verarbeitungszeit zur Folge
haben. Zudem dauert die Verarbeitung verbaler Information möglicherweise zu lange und es
könnte nicht genügend Zeit vorhanden sein, um einen Unfall zu vermeiden.
1
Dies gilt allerdings nur für die englischen Bezeichnungen „Danger“, „Warning“ und „Notice“.
34
Deshalb könnte nur eine Einschränkung auf einige wenige Worte erfolgen. Eine andere
Möglichkeit wäre, Icons zu verwenden (siehe Abbildung 6).
Abbildung 6: Kollisionswarnung (Yoo & Hunter, 1996)
Icons sind begriffliche Abbilder von dem Warnungsobjekt oder der Situation (Blattner, et al.,
1989). Der Begriff Icon (dt. Ikon) bezeichnet eine „graphische Repräsentation einer Aktion
oder eines Objektes (...)“ (Preim, 1999). Oft synonym verwendet wird der Begriff
„Piktogramm“, der eine bildhafte Darstellung von Objekten, Funktionen, Aktionen oder
Prozessen darstellt (Wandmacher, 1993). Im Gegensatz dazu sind Symbole abstrakte
Darstellungen, deren Bedeutung erst erlernt werden muss. Icons dagegen beruhen auf
natürlichen mappings, die eine intuitive Verständlichkeit erzeugen.
Probleme, die bei dieser Art von Warnung entstehen können, liegen zum einen darin,
geeignete Icons zu finden, die universell verstanden werden und gleichzeitig zu schnellen,
der Situation angepassten Reaktionen führen. Außerdem stellt sich die Frage nach dem Ort
der Darbietung, da die Aufmerksamkeit eines Fahrers zuallererst auf das Icon gelenkt
werden muss, bevor es verstanden werden kann. Deshalb muss das Icon an einem Ort
dargeboten werden, der sich im Blickfeld des Fahrers befindet. Bei bestimmten
Darbietungspositionen, wie z. B. der Mittelkonsole, würde nämlich eine Warnmeldung die
Aufmerksamkeit des Fahrers von der eigentlichen Gefahrensituation weg und zu der
Warnung hinleiten oder könnte verpasst werden. Beides ist im Kontext kritischer
Gefahrensituationen mit sofortiger Handlung nicht zielführend. Eine Erweiterungsmöglichkeit
wäre der Ansatz der „Augmented reality“, d. h. dass virtuelle Objekte zur realen Welt
hinzugefügt werden (Wickens & Hollands, 2000). Dies könnte z. B. über ein durchsichtiges
Head-up Display mit eingeblendeten Icons erfolgen. Allerdings können hier Probleme durch
schlechte Wahrnehmbarkeit und Konfusion mit der realen Fahrszene auftreten, wie es z. B.
in der Luftfahrt der Fall war (Ververs & Wickens, 1998).
35
Die
Verwendung
von
Head-up
Displays
ist
mit
neuartigen
Technologien
sehr
vielversprechend, jedoch auch aufwendig und die möglichen negativen Effekte müssen
frühzeitig erkannt und ausgeschlossen werden können.
Eine andere Möglichkeit wäre, die akustische Modalität zur Informationsübermittlung über die
Gefahr zu nutzen, da sie durch ihre omnidirektionale Eigenschaft, d. h. dass eine akustische
Präsentation aus jeglicher Position wahrnehmbar ist, sehr gut für Warnungen im Fahrzeug
geeignet ist. Stanton und Edworthy (1999) sprechen gar von einem „natürlichen
Warnungssinn“, da der Mensch den Hörsinn nicht abschalten kann, wie es beim Sehen
durch Schließen der Augen möglich ist.
5.2 Akustische Warnungen
Prinzipiell lassen sich alle Arten von auditiven Hinweisen in drei Klassen einteilen (Buxton, et
al., 1994):
•
Alarme und Warnungen haben eine höhere Priorität als andere Informationen und
sollen die derzeitig ausgeführte Handlung unterbrechen und die Aufmerksamkeit auf
etwas lenken, was sofortige Zuwendung benötigt.
•
Zustands- und Überwachungsinformationen liefern Auskunft über die derzeit
ausgeführte Tätigkeit.
•
Enkodierte Nachrichten geben numerische Daten in Geräuschmustern wieder.
Nach Stanton und Edworthy (1999) ist akustische Informationspräsentation für zeitnahe
Ereignisse geeignet, die eine sofortige Handlung erfordern. Jede auditive Warnung ist
entweder sprachlich oder nichtsprachlich, wobei Letzteres noch einmal unterteilt werden
kann in einfache Töne, Earcons oder Auditory Icons.
5.2.1
Verbale Warnungen
Sprachliche Information hat den Vorteil, dass die Bedeutung ebenso wie bei einer
Textwarnung nicht erlernt werden muss (Haas & Edworthy, 2006). Dies kann besonders in
stressigen und hoch beanspruchenden Situationen wichtig sein, da erlernte Information hier
möglicherweise nicht schnell genug abgerufen werden kann. Ähnlich wie im visuellen
Bereich hat sich auch im akustischen Bereich eine Verwendung von Signalwörtern als
sinnvoll erwiesen. Das Wort „Gefahr“ wurde im Vergleich zu dem Wort „Achtung“2 als
dringlicher bewertet (Edworthy & Hellier, 2006; Edworthy, et al., 2003). Zusätzlich zeigen
Befunde, dass bei synthetischer Sprache über die Parameter der Lautstärke (Lautheit), der
2
für die englischen Wörter: „Danger“ und „Deadly“ sowie „Note“ und „Caution“ (Edworthy & Hellier 2006)
36
Frequenz (Tonhöhe) und der Schnelligkeit der Äußerungen eine veränderte Wahrnehmung
in der Dringlichkeit hervorgerufen werden kann (Edworthy, et al., 2003). Diese Befunde
machen
deutlich,
dass
über
die
Parameter
der
sprachlichen
Warnungen
eine
Dringlichkeitsvermittlung möglich ist (Hellier, Wright, Edworthy, & Newstead, 2000). Jedoch
wird dadurch kein Hinweis auf das zugrunde liegende Problem geliefert, sondern nur eine
alleinige Aufmerksamkeitssteigerung erreicht. Sprachmeldungen können natürlich auch
konkretere Information übermitteln, dies erfordert jedoch eine längere Abfolge von Wörtern
oder gar ganzen Sätzen, wovon jedoch aus den bereits genannten Gründen der längeren
Verarbeitungszeit abzuraten ist (Campbell, Richard, Brown, & McCallum, 2007). Es hat sich
zudem im Fahrkontext gezeigt, dass die Fahrleistung in kritischen Situationen bei
Tonfeedback besser ist, verglichen zu sprachlichen Rückmeldungen (Brown, 2005). Aus
diesem Grunde sollten Warnungen in sicherheits- und zeitkritischen Kontexten nicht
sprachlich übermittelt werden (Campbell, et al., 2007). Welche alternativen nonverbalen
Übermittlungsmöglichkeiten zur Verfügung stehen, wird im nachfolgenden Abschnitt
erläutert.
5.2.2
Nonverbale Warnungen
Tabelle 2: Verwendete Adjektive
im semantischen Differential
Im Bereich der non-verbalen akustischen Warnungen
Adjectives
Loud
Soft
Deep
Shrill
Frightening Not frightening
Pleasant
Unpleasant
Dangerous
Safe
Hard
Soft
Calm
Exciting
Bright
Dark
Weak
Powerful
Busy
Tranquil
Conspicous
Inconspicous
Slow
Fast
Distinct
Vague
Weak
Strong
Tense
Relaxed
Pleasing
Unpleasing
3
sind bestimmte Aspekte der Warnsignale bereits gut
erforscht.
Es gibt
beispielsweise die Bestrebung
herauszufinden, welche Eigenschaften ein akustisches
Signal besitzen muss, damit es als Warnung eingestuft
wird. Eine internationale Studie untersuchte anhand
eines semantischen Differentials die Angemessenheit
eines
Warnsignals
(Kuwano,
et
al.,
2000).
Die
verwendeten Dimensionen zeigt Tabelle 2. Nach Fastl
(2000) kann ein Signal als Warnung genutzt werden,
wenn es hohe Beurteilungen auf Dimensionen wie z. B.
gefährlich,
erschreckend
erhält3.
entspricht dangerous, frightening und unpleasant in Tabelle 2.
37
oder
auch
unangenehm
Die wahrgenommene Dringlichkeit wird im non-verbalen Bereich durch Veränderungen an
bestimmten akustischen Parametern, wie z. B. der Frequenz, der Geschwindigkeit der
Wiedergabe oder auch der Lautstärke, beeinflusst. Eine Erhöhung der Werte dieser
Parameter vergrößerte in einer Studie die wahrgenommene Dringlichkeit von auditiven
Signalen (Haas & Edworthy, 1996). Richtlinien zur Gestaltung von Warnsignalen empfehlen,
Signale zu verwenden, die 15 – 30 dB SPL (Comsis, 1996; Patterson, 1982) über den
Hintergrundgeräuschen liegen sowie eine Grundfrequenz von mindestens 500 Hz aufweisen
und ein Inter-Puls-Intervall von 0 ms besitzen (Haas & Edworthy, 1996). So sollen die
Signale eine hohe Dringlichkeitsbeurteilung und eine daraus resultierende schnelle Reaktion
ermöglichen. Nach Wogalter & Leonard (1999) sollte eine akustische Warnung:
… kurz sein,
… ein hohes Signal-Rausch-Verhältnis aufweisen,
… nicht zu laut sein, damit sie nicht als störend empfunden wird,
… klar und unterscheidbar von anderen Geräuschen sein,
… eine niedrige falsche Alarmrate haben,
… Anpassungen in der Entdeckungssensibilität zulassen.
Oftmals werden im Fahrzeugkontext ein einfacher Ton oder auch multiple Töne eingesetzt,
dabei kann es sich z. B. um einen simplen „Gong“ handeln, der eine kritische Situation
ankündigt. Grundlegend liegen bei nichtsprachlichen Warntypen neben diesen einfachen
Tönen drei weitere Methoden vor, wie Information akustisch übermittelt werden kann (Eyster,
1996). Diese werden in der Semiotik den nachfolgenden drei Ebenen zugeordnet:
1. Syntaktisch: über eine Kombination der Zeichen durch Earcons,
2. Semantisch: über die Bedeutung der Zeichen durch Auditory Icons,
3. Lexikalisch: über die Produktion der Zeichen durch Sonification.
Semiotik bedeutet hierbei die Wissenschaft der Zeichen, wobei es eigentlich um den Prozess
geht, mit dem bestimmten Zeichen eine Bedeutung zugewiesen wird (Suied, Susini,
Langlois, Smith, & McAdams, 2005). Auf der lexikalischen Ebene werden durch Sonification
Datendimensionen in akustische Variablen übertragen, wie z. B. eine Datenvariation in einer
Differenz der Tonhöhe oder -dauer wiederzugeben (Barrass & Kramer, 1999).
Earcons sind im Gegensatz zu einfachen Tönen komplexere Motive und bestehen aus einer
Kombination von synthetischen Tönen oder kurzen rhythmischen Sequenzen mit
unterschiedlichen Tonhöhen und Intensitäten (Brewster, Wright, & Edwards, 1993). Die
38
Motive sind vollständig abstrakt. Das bedeutet, dass keine Beziehung zwischen dem
Geräusch und seiner Bedeutung besteht (Lucas, 1994). Sowohl bei einfachen Tönen als
auch bei Earcons ist dadurch die Bedeutung der Warnung nicht intuitiv verständlich, sondern
muss erlernt werden. Deshalb ist ohne jegliches Lernen nur eine einfache Alarmierung zu
erreichen.
Auditory Icons sind Alltagsgeräusche, die schon eine inhärente Bedeutung besitzen, weshalb
sie schnell und einfach verstanden werden sollten (Barrass & Kramer, 1999). Sie beruhen
entweder auf nomic oder symbolic mappings (siehe auch 4.4). Nomic-mapping als natürliche
Entsprechung zwischen dem Geräusch als Warnmeldung und dem Ereignis als Gefahr hat
hierbei die intuitivste und direkteste Entsprechung (Graham, 1999).
Diese „natürlichen“ Geräusche sollen von Kindheit an erlernt werden, auf systematischen
Prinzipien beruhen und aus der alltäglichen Interaktion mit der Welt entstanden sein (Lucas,
1994). Hier zeigt sich der Entstehungskontext von Auditory Icons, die aus der
Forschungsrichtung des Everyday Listening (siehe 4.3) hervorgegangen sind (siehe auch
Abbildung 7). Ihnen sollen akustische Affordanzen (1999) innewohnen, die sehr schnelle
Reaktionen auf diese Reize ermöglichen, da sie eine direkte Verbindung von Reiz und
Reaktion darstellen.
Everyday Listening
Der ökologische Ansatz der
visuellen Wahrnehmung
direkte
Wahrnehmung
direkte
Wahrnehmung
Affordances –
stecken in der Reizinformation
Wahrnehmung + Handlung
sind verknüpft
komplexe Wahrnehmung
aufgrund komplexer Reize
Hören von
Ereignissen
Auditory Icons
Abbildung 7: Entstehungskontext der Auditory Icons (Fricke, De Filippis, & Thüring, 2006b)
Auditory Icons werden schon eine längere Zeit als Warnungen eingesetzt und haben im
Gegensatz zu Tonwarnungen zu hohen Identifizierungsraten, schnellen Reaktionen und
geringem Lernaufwand geführt (Belz, Robinson & Casali 1998; Graham 1999; Ulfvengren
2003). Nachfolgend wird eine kurze Diskussion zu empirischen Befunden der Verwendung
akustischer Warnungen im Fahrzeug geführt.
5.2.3
Empirische Befunde
Es liegen bereits viele Beispiele vor, die im Fahrzeugbereich angewendet wurden. So
wurden beispielsweise vier verschiedene Informationsqualitäten über Auditory Icons
39
übermittelt (Stevens, Brennan, & Parker, 2004), variiert und überprüft, ob diese Information
identifiziert werden kann. Insgesamt wurden folgende vier Dimensionen manipuliert:
o
Identität eines Objektes: über die Art des Auditory Icons Fahrradklingel,
Autohupe, Hundebellen, Schritte,
o
Distanz zu einem Objekt: über den Nachhall der Geräusche,
o
Bewegungsrichtung eines Objekts: über Frequenz/Tonhöhe und Lautstärke der
Geräusche,
o
Größe eines Objekts: über Frequenz/Tonhöhe der Geräusche.
In ihrer Untersuchung fanden sie heraus, dass eine Veränderung der physikalischen
Eigenschaften der Auditory Icons, wie z. B. der Tonhöhe dieser vier Geräusche, immer noch
zu einer korrekten Identifizierung des jeweiligen Auditory Icons führte. Dies stellt also eine
Kombination der eingangs erwähnten Methoden des Sonification und der Auditory Icons dar.
Allerdings ist diese Studie nicht direkt in der Anwendung, sondern als reine Laborstudie
umgesetzt worden und die Übertragbarkeit der Ergebnisse auf reale Fahrsituationen ist
fraglich.
In einem Lernexperiment wurde untersucht, ob der Typ der Beziehung zwischen einem
Signal und einem Ereignis, also die Art der Assoziation (siehe Abschnitt Assoziationen
zwischen Signal und Bedeutung), die Leichtigkeit des Erlernens und Behaltens dieser
Relationen beeinflusst (Stephan, et al., 2006). Die verwendeten Paarungen, die einen Bezug
zum Fahrzeugkontext aufwiesen, sind in Tabelle 3 dargestellt. Die Ergebnisse zeigen, dass
eine direkte Assoziation zwischen dem Geräusch und dem zu signalisierenden Ereignis
einfacher erlernt und behalten wurde als eine Assoziation, die vollkommen ohne Bezug zum
Kontext war. Allerdings war kein Unterschied zwischen einer indirekten im Vergleich zur
direkten Beziehung festzustellen (siehe Tabelle 3).
Tabelle 3: Paarungen von Auditory Icons und Ereignissen (Stephan, et al., 2006)
Geräusch
Unfallgeräusch
Autohupe
Ereignis
Mit Bezug
Autohupe
Autounfall
Direkter Bezug
Autounfall
Autohupe
Ohne Bezug
Ente
Husten
In einer anderen Studie paarten McKeown & Isherwood (2007) verschiedene Reize mit
Situationen. Diejenigen Kombinationen, die sich auf Fahrsituationen bezogen, sind in
40
Tabelle 4 dargestellt. Die Versuchsteilnehmer hatten die Aufgabe, dem präsentierten
akustischen Reiz eine von neun Situationen zuzuordnen. Die Sprachmeldungen und die
Auditory Icons resultierten in der besten Identifikation und den schnellsten Reaktionszeiten.
Tabelle 4: Paarungen von Ereignissen und Signalen (McKeown & Isherwood, 2007)
Fahrsituation
Ein Auto
befindet sich im
Toten Winkel
Das Auto kommt
von der
Fahrbahn ab
Abstand zum
vorausfahrenden
Fahrzeug
verringert sich
schnell
Bild des
Abstraktes Auditory
Ereignisses Signal
Icons
Schnelle
Frequenz
und hohe
Tonhöhe
Schnelle
Frequenz
und hohe
Tonhöhe
Schnelle
Frequenz,
hohe
Tonhöhe
Autohupe
Unspezifisches
Umweltgeräusch
Fabrik Geräusch
Sprachmeldung
Nagelbandrattern
Zerbrechendes
Glas
„Abkommen
von der
Fahrbahn“
Autounfallgeräusch
Geräusch aus
Textilfabrik
„Schnelle
Verringerung
des Abstands
zum
Vordermann“
„Auto im Toten
Winkel”
In einer realistischeren Studie mit einem einfachen Fahrsimulator wurde ein Geräusch
quietschender Reifen für ein Frontalkollisions-Szenario genutzt und eine Autohupe für eine
seitliche potentielle Kollision (Belz, Robinson, & Casali, 1999). Es zeigte sich ein Vorteil des
Geräusches gegenüber dem einfachen Ton nur für das Geräusch der quietschenden Reifen.
Allerdings führte die Kombination aus Autohupe und visuellem Icon ebenso wie die
quietschenden Reifen und das visuelle Display zu einem Reaktionszeitvorteil gegenüber der
Tonwarnung. Es gab jedoch keinen signifikanten Unterschied zwischen den multimodalen
Warnungen und den Auditory Icons alleine (Belz, 1997; Belz, Robinson, & Casali, 1998;
Belz, et al., 1999).
Eine weitere Studie von Graham (1999) untersuchte quietschende Reifen und eine Autohupe
für drei unterschiedliche Szenarien: Zwei Situationen enthielten die seitliche Warnung vor
einem Auto und eine Situation beinhaltete die Annäherung an ein stehendes Auto. Die
Ergebnisse dieser Studie zeigten schnellere Reaktionen für das Auditory Icon der Autohupe
im Vergleich zu Sprache und Ton und schnellere Reaktionen für das Auditory Icon der
quietschende Reifen im Vergleich zu Sprache.
41
Eine Autohupe wurde in einem Car-Following Szenario4 verwendet, um die Teilnehmer zu
alarmieren und die Aufmerksamkeit auf die Straße auszurichten (Ho, et al., 2007). Die
Resultate der Studie sprachen dafür, dass ein Vorteil einer kombinierten Warnung von
Auditory Icon und taktiler Komponente im Vergleich zu einer rein akustischen oder rein
taktilen Warnung besteht. Zudem zeigte sich in dieser Studie ein Vorteil der Autohupe im
Vergleich zur taktilen Warnung.
Der Vorteil von Auditory Icons als Warnung liegt in einer starken Alarmierungsfunktion, die
geringe kognitive Ressourcen beansprucht (Belz, et al., 1999). Diese Eigenschaft
unterscheidet Auditory Icons von anderen Warnungen und macht sie für die Verwendung in
kritischen Fahrsituationen besonders geeignet (Ulfvengren 2003). Durch ihre inhärente
Bedeutung benötigen sie weniger Zeit zur kognitiven Verarbeitung und man reagiert
schneller auf Auditory Icons als auf Sprache oder Tonwarnungen (Graham, 1999). Die
Nutzung von Auditory Icons als Kollisionswarnungen ist zu bevorzugen, da in kritischen
Situationen eine schnelle Reaktion erforderlich ist (Sanders & Mc Cormick, 1993). Sie
können eine direkte Assoziation zum Konfliktpartner in einer potentiell kritischen Situation
hervorrufen und die Wahrnehmung der Gefahr sowie eine schnelle Reaktion erleichtern
(siehe auch 4.4).
Als dritte Möglichkeit der Übermittlung einer Warnung kommt die Verwendung der
haptischen Modalität in Frage.
5.3 Haptische Warnungen
Der haptische/taktile Sinneskanal wird oft als sehr intuitiv und nützlich bezeichnet, da die
Informationsaufnahme zu jeder Zeit und zudem sehr dezent stattfinden kann (Van Erp & Van
Veen, 2001). Ein Mitfahrer bemerkt eine solche Warnung nicht und der Fahrer wird dadurch
nicht in eine peinliche Situation gebracht, wie es z. B. bei einem akustischen Alarm der Fall
sein könnte (Neale & Dingus, 2006). Ein weiterer Vorteil dieses Warntyps besteht in der
geringen Überlagerung mit anderen Signalen, da beim Führen eines Fahrzeugs zumeist
visuelle und akustische Information aufzunehmen ist, jedoch kaum haptische Information.
Generell scheinen haptische Warnungen gut akzeptiert zu sein (Hoffman, Lee, & Hayes,
2003).
Diese Art der Informationsübermittlung wurde bereits in einer Fahrsimulatorstudie von Van
Erp und Van Veen (2001) im Fahrzeugkontext zur Präsentation von Navigationsinformation
4
Car-following ist ein sehr oft verwendetes Fahrsimulatorszenario, in dem Versuchspersonen so instruiert
werden, dass sie einem vorausfahrenden Fahrzeug mit einer bestimmten Distanz folgen sollen. Den Abstand zum
vorausfahrenden Fahrzeug sollen sie hierbei möglichst konstant halten.
42
genutzt. Hierbei wurde die Richtung der Kursveränderung über ein Klopfen auf die rechte
oder linke Körperseite umgesetzt. Es zeigten sich schnellere Reaktionen auf die taktilen
Hinweise im Vergleich zu visuellen Navigationsangaben. Allerdings sollten diese Effekte auf
ihre Gültigkeit außerhalb des Fahrsimulators überprüft werden.
In den letzten Jahren sind auch im Bereich der Kollisionswarnungen haptische Warnungen
eingesetzt worden, z. B. ein(e) pulsierende(s) Lenkrad/Bremse, ein aktives Gaspedal, SitzVibration oder Gaspedal-Rückstoß (Brown, 2005). In einer Studie wurde den Teilnehmern
ein vibrierender Reiz entweder vorne am Bauch oder hinten am Rücken gegeben und sie
sollten auf ein Ereignis, das sich entweder vorne oder hinten ereignete, reagieren. Diese
Studie in einem kritischeren Fahrzeugkontext zeigte, dass vibrotaktile Warnsignale die
räumliche Aufmerksamkeit in die Richtung eines potentiellen Gefährdungsobjekts ausrichten
konnten (Ho, Reed, et al., 2006).
Allerdings kann über diese Modalität nur sehr einfache Information übermittelt werden und
sie stößt bei komplexen Sachverhalten, zumindest wenn eine alleinige taktile Warnung
verwendet werden soll, an ihre Grenzen. So ist es z. B. schwer denkbar, wie die Identität
einer Gefahr haptisch übermittelt werden soll, ohne dass ein aufwendiges Training
erforderlich ist. Ein weiteres Problem dieser Warnmodalität besteht im Neuigkeitsgrad des
Warntyps, d. h., es ist zurzeit noch sehr selten bis gar nicht der Fall, dass der Fahrer
Rückmeldungen in irgendeiner Art auf haptische Weise erhält. Deshalb könnte die Reaktion
auf eine solche haptische Warnung nicht wie gewünscht ausfallen und negative
Nebenwirkungen aufweisen. Die Empfehlung lautet daher derzeit, Fahrer für die Reaktion
auf solche Warnungen am besten zu schulen (Brown, 2005). Da wie bereits erläutert ein
Training im Bereich der Kollisionswarnung wenig sinnvoll erscheint, ist es eher fraglich, dass
haptische Warnungen hier von Nutzen sein können. Eine endgültige Bewertung dieser
Warnungsmodalität steht jedoch noch aus und wird in den nächsten Jahren sicherlich
erfolgen müssen.
5.4 Uni-/Multimodale Warnungen
Die Forschung im Warnungsbereich hat Vorteile von redundanter Informationsübermittlung
über mehrere Sinneskanäle als hilfreich aufgezeigt, um z. B. Interpretationen zu erleichtern
(Baber & Wankling, 1992). Es weist auch einiges darauf hin, dass Multimodalität eine
natürlichere, intuitivere Interaktion zwischen Mensch und Maschine ermöglicht (Akyol,
Libuda, & Kraiss, 2001; Bengler, 2001; Hedicke, 2000). Die Präsentation von doppeltkodierter Information kann nach Liu (2001) dazu führen, dass eine größere Menge an
Information aufgenommen wird und so zu Leistungsverbesserungen führen kann (Selcon &
43
Taylor, 1995). Eine Vergrößerung der Anzahl der Modalitäten, über die eine Warnung
präsentiert wird, verringert zudem die Reaktionszeit auf diese Warnung (Edworthy, Stanton,
& Hellier, 1995). Multimodale Signale können die Wahrscheinlichkeit erhöhen, dass eine
Person das Warnsignal entdeckt (Campbell, et al., 2007). So kann z. B. der Nachteil, dass
eine akustische Warnung nur temporär verfügbar ist, durch eine länger andauernde visuelle
Ergänzung minimiert werden. Der potentielle Effekt des Übersehens einer visuellen Warnung
kann wiederum durch eine zusätzliche akustische Komponente verhindert werden. Eine
weitere Möglichkeit der Verwendung von multiplen Modalitäten liegt darin, mit einer
Zunahme an Modalitäten die subjektiv wahrgenommene Dringlichkeit zu vergrößern (Brown,
2005). Es ist wahrscheinlich, dass eine Person eine multimodale Warnung im Vergleich z. B.
zu einer reinen Tonwarnung als kritischer bewertet. Eine multimodale Warnung könnte somit
bisher dargestellte Vorteile bestimmter Modalitäten zur Informationsdarbietung verbinden
und einige Nachteile überwinden.
Im Fahrzeugkontext wird entweder eine akustische oder haptische Warnung empfohlen, um
die Aufmerksamkeit einer Person zu erregen, sowie eine zusätzliche visuelle Warnung, um
spezifische Information zu übermitteln (Brown, 2005). Richtlinien zur Gestaltung von
Kollisionswarnungen empfehlen für eine akute Warnung die Kombination aus einer
akustischen und zusätzlichen auffälligen visuellen Warnung (Campbell, et al., 2007).
Die Gestaltung einer multimodalen Warnung kann redundant oder nicht redundant erfolgen
(Partan & Marler, 1999). Nach Milekic (2002) kann die Präsentation von Information über
mehrere Modalitäten in vier Formen eingeteilt werden:
1. Die Information ist widersprüchlich: z. B. passen Mundbewegung und sprachliche
Äußerungen nicht zusammen.
2. Die Information ist konkurrierend: z. B. eine sprachliche Ausgabe von Information,
die nicht mit einer visuellen Textausgabe synchronisiert ist.
3. Die Information ist redundant: die Darbietung von Information über einen
zusätzlichen Kanal, die keinen Informationszuwachs darstellt und aber auch nicht mit
der gleichzeitigen Ausgabe in einer anderen Modalität konkurriert.
4. Die Information ist komplementär: die Darbietung von Information, die durch einen
zusätzlichen Kanal transportiert wird und einen Informationszuwachs darstellt.
Übertragen auf den Anwendungsfall Fahrzeug, sind für die Gestaltung nützlicher Warnungen
nur die letzten beiden Fälle in Betracht zu ziehen, da die ersten beiden Varianten keine
optimalen
Gestaltungsmöglichkeiten
darstellen.
44
Ein
Beispiel
für
eine
redundante
Informationsübermittlung wäre die Präsentation einer Autohupe und eines visuellen Icons in
Form eines Autos, um Information darüber zu geben, was die potentielle Gefahr darstellt.
Denkbar ist jedoch in diesem Falle auch eine komplementäre Informationsübermittlung, z. B.
die Präsentation eines Tons und eines visuellen Icons in Form eines Autos. Dieser Warntyp
stellt keine redundante Kodierung dar, da nicht die gleiche Information über unterschiedliche
Modalitäten übermittelt wird. Vielmehr liefert die Tonwarnung eine unspezifische Information
darüber, dass etwas Kritisches passiert und eine Aufmerksamkeitsausrichtung erforderlich
ist. Das visuelle Icon hingegen informiert über das Gefahrenobjekt und ist ein
Informationszuwachs.
In einer Studie wurden beide Arten von multimodalen Warnungen im Vergleich zu
unimodalen akustischen Warnungen untersucht (Belz, et al., 1999). Sie konnten für frontale
Kollisionswarnungen zeigen, dass sowohl bei der Präsentation des Auditory Icon allein als
auch bei der Kombination aus Ton oder Auditory Icon mit einem visuellen Display eines
Autos kurze Reaktionszeiten auf diese Signale auftraten. Diese Studie zeigt somit, dass
sowohl eine redundante als auch eine komplementäre multimodale Warnung einen
Reaktionsvorteil hervorrufen kann.
5.5 Zusammenfassung
Die Darbietung von Information im Fahrzeug lässt sich hauptsächlich auf die Bereiche
visuelle, akustische und taktile Modalität beschränken. Sprachliche Darbietung, sei sie visuell
oder akustisch, ist in diesem Anwendungskontext nicht zu empfehlen, da die Verarbeitung
dieser Information zu viel Zeit in Anspruch nimmt. Die Informationsübermittlung durch
Symbole oder Piktogramme ist denkbar, jedoch z. T. schwer umsetzbar. Fragen der
Positionierung und mögliche Probleme bei der Integration mit der realen Fahrszene, z. B. im
Falle eines Head-up Displays, sind nicht zu unterschätzen. Non-verbale, akustische
Darbietungsmöglichkeiten stellen Töne, Earcons oder Auditory Icons dar, wobei Letztere am
besten geeignet sind, in weniger häufig auftretenden Situationen intuitiv eine schnelle
Reaktion hervorzurufen. Eine taktile Informationsübermittlung scheint auch sehr nützlich zu
sein, ist jedoch durch die geringe Verbreitung und die Grenzen der übermittelbaren
Information nur eingeschränkt zu empfehlen. Multimodale Umsetzungen hingegen sind sehr
hilfreich, da die Chancen steigen, dass Personen die Warnungen wahrnehmen. Außerdem
könnte eine erhöhte Wahrnehmung von Dringlichkeit zu positiven Effekten, bezogen auf
kurze Reaktionszeiten, führen. Durch eine sinnvolle Kombination von Warnungsmodalitäten
kann eine effektive, multimodale Warnung gestaltet werden.
45
6
FAZIT FÜR EMPIRISCHE UNTERSUCHUNGEN
Da für einen Fahrzeugführer Information über die Gefährdung wichtig ist, soll durch eine
Gestaltung
von
intuitiven,
einfach
verständlichen
Warnungen
eine
schnelle
und
angemessene Reaktion des Fahrers hervorgerufen werden. Ein möglicher Ansatz zur
Unterstützung eines Fahrers in einer gefährlichen Situation ist die „semantische
Anreicherung“ einer Warnung.
Die Theorie des ökologischen Wahrnehmungsansatzes (siehe 4.2) und speziell die
Weiterentwicklung des Everyday Listening (siehe 4.3) legen nahe, dass eine Warnung, die
eine angemessene Assoziation (siehe 4.4) hervorruft, zu einer schnellen und richtigen
Reaktion führt. Dies kann durch die Verwendung von Auditory Icons erreicht werden.
Zusätzlich zur Information über die Identität des Konfliktpartners kann die passende
Reaktionsauswahl in einer kritischen Gefahrensituation weiter dadurch unterstützt werden,
dass Auditory Icons zusätzlich mit Information über die räumliche Position versehen werden.
Dies hat sich in diversen Untersuchungen zum Spatial cueing (siehe 4.5) als sinnvoll
erwiesen.
Empirische Studien haben darauf hingewiesen, dass einerseits die Nutzung von Auditory
Icons im Fahrzeugkontext zu schnellen Reaktionen führen kann (Graham, 1999) sowie
räumlich positionierte Reize die Aufmerksamkeit auf visuelle Reize lenken können (Belz,
1997; Ho, 2004; Ho, et al., 2007; Ho & Spence, 2005; Ho, Spence, & Tan, 2005; Ho, Tan, et
al., 2006). An diesen Studien ist jedoch zu kritisieren, dass die Untersuchungsszenarien sehr
künstlich waren. Entweder wurde durch Laborstudien im Fahrkontext die Komplexität der
Fahrsituation stark vereinfacht oder die Warnungen wurden in Fahrsimulatorstudien
untersucht,
die
keine
realistischen
Kollisionsszenarien
beinhalteten.
Deshalb
sind
Schlussfolgerungen aus diesen Studien für derartige Situationen in der Realität schwer zu
ziehen. Dies ist aber für eine Evaluation eines sicherheitskritischen Assistenzsystems, wie es
bei Kollisionswarnungen im Fahrzeug der Fall ist, essentiell und für eine Beurteilung in
frühen Phasen der Systementwicklung entscheidend. Besonders für den Bereich der
Verwendung räumlicher Warnungen lautet eine nicht geklärte Forschungsfrage, ob Spatial
cueing auch funktioniert, wenn Versuchspersonen nicht direkt über die Bedeutung der
Warnung instruiert sind, so wie es in realistischen Situationen im Fahrzeug der Fall ist. Diese
Frage gilt es durch diese Arbeit zu klären. Hierzu werden entsprechende Instruktionen
verwendet. Ebenso wird eine Erweiterung der Gestaltung durch eine multimodale Warnung
angestrebt, da sich Vorteile dieser Präsentationsform gezeigt haben (siehe 5.4). Ob die
Gestaltung der multimodalen Warnung redundant oder komplementär erfolgen wird, hängt
jedoch von den Ergebnissen der ersten Hauptstudie ab.
46
Aufgrund der bisherigen Erläuterungen lassen sich für das Forschungsziel 1 drei weitere
Forschungsfragen ableiten, die sich mit der Gestaltung von semantisch angereicherten
Warnungen ergeben:
1. Ist Information über eine Gefahrenquelle hilfreich für eine angemessene und schnelle
Reaktion in einer kritischen Fahrsituation?
2. Wie wird diese Information am besten übermittelt?
3. Kann diese Information wahrgenommen werden?
6.1 Auswahl der Untersuchungsmethoden
Eine Warnung in einem zeit- und sicherheitskritischen Kontext ist nur ökologisch valide zu
untersuchen, indem keine direkte Instruktion über die Bedeutung der Warnung erfolgt.
Lediglich dadurch kann auf eine intuitive Verständlichkeit in überraschenden bzw. selten
auftretenden Situationen geschlossen werden. Ebenso ist es wichtig, in einer Studie
möglichst realitätsnahe Szenarien umzusetzen, damit auf ähnliche Effekte (im relativen
Vergleich verschiedener Warnvarianten) im realen Umfeld geschlossen werden kann. Zur
Auswahl einer geeigneten Untersuchungsmethode können verschiedene Varianten diskutiert
werden.
6.1.1
Laborstudie vs. Fahrsimulator vs. Realfahrt
Im Allgemeinen kommen Realfahrten dem tatsächlichen Fahrverhalten am nächsten, da die
Realität nicht simuliert und abgebildet werden muss. Trotzdem ist eine solche Feldstudie
deutlich
von
natürlichen
Situationen
zu
unterscheiden,
da
immer
noch
eine
Untersuchungssituation vorliegt, die durch bestimmte Effekte, wie z. B. Versuchsleitereffekte,
beeinflusst wird. Zudem weist eine Realfahrt noch andere Schwierigkeiten auf. Es treten
z. B. Störvariablen auf, die schwer kontrolliert werden können (Huber, 1995), und es ist fast
unmöglich, exakt gleiche Untersuchungsbedingungen für Versuchspersonen zu erreichen.
Deshalb ist ein Vergleich über Untersuchungszeitpunkte hinweg problematisch. Zudem
lassen sich in einem Realfahrzeug Kollisionssituationen nicht ohne eine tatsächliche
Gefährdung des Fahrzeugführers realisieren.
Eine Laborstudie hingegen ermöglicht eine leichte Kontrolle und Minimierung von
Störvariablen und es können exakt gleiche Untersuchungen wiederholt werden. Der
eindeutige Nachteil liegt jedoch in der geringen externen Validität, also der fehlenden
Übertragbarkeit in die Anwendung.
47
Eine Art Mittelstellung nimmt eine Studie im Fahrsimulator ein. Es ist sozusagen eine
Untersuchung in der simulierten Anwendungsdomäne. Eine solche Studie ist leichter zu
planen und durchzuführen als eine Feldstudie. Zudem können gefährliche Situationen
nachgeahmt werden, ohne dass eine Gefahr für den Untersuchungsteilnehmer entsteht.
Ebenso können Studiendurchläufe exakt repliziert und Störeinflüsse minimiert werden
(Knappe, Keinath, & Meinecke, 2006).
Simulatoren lassen sich in sechs Stufen unterteilen (Burmester, Graf, Hellbrück, & Meroth,
2008), wobei eine höhere Stufe auch mit einer angenommenen größeren Realitätsnähe
einhergeht:
1. Tracking-Aufgabe am PC; Eingabe z. B. mit Maus,
2. Fahraufgabe am PC; Eingabe mit Spielelenkrad,
3. Sitzkiste mit Fahrzeuginterieur und Projektionssystem (stationär),
4. stationärer Simulator mit Realfahrzeug, Force-Feedback der Lenkung,
5. stationärer
Simulator
mit
Realfahrzeug,
Force-Feedback
der
Lenkung
und
Fahrgeräuschen sowie Vibrationen,
6. dynamische Fahrsimulatoren mit Bewegungssystem zur Stimulation des vestibulären
Eindrucks.
Der Szenariogestaltung kommt eine wichtige Bedeutung zu, denn Aufgaben, weit entfernt
von realistischen Fahrsituationen, sind nur bedingt aussagekräftig für tatsächliche
Fahrerreaktionen im Konfliktfall. Dies ist eine Forderung, die sich aus methodischen
Unzulänglichkeiten bisheriger empirischer Studien ergibt (Ho, Tan, et al., 2006), die oftmals
durch unangemessene Instruktionen künstliche Reaktionen erzeugen und dieses wiederum
als Hinweis auf die Nützlichkeit der evaluierenden Systemkomponenten ansehen. Das
Verhalten kann jedoch nicht ohne weiteres als Beurteilungskriterium für sicherheitskritische
Systeme dienen, da es durch starke Kontrolle entstanden ist. In der realen Anwendung ist
keine Beeinflussung der Handlungen möglich. Deshalb ist eine Verwendung von
natürlicheren Instruktionen und weniger Restriktionen angemessener (Ververs & Wickens,
1998).
Aus
diesen
Erörterungen
wird
deutlich,
dass
es
bei
der
Untersuchung
von
Kollisionswarnungen wichtig ist, Fahrverhalten zu erzeugen, das in einem möglichst
realistischen Setting stattfindet und nicht durch direkte Instruktion der angemessenen
Reaktion beeinflusst wird. Hierfür müssen Szenarien im Fahrsimulator entwickelt werden, die
eine hohe Ähnlichkeit zu tatsächlichen Fahrten aufweisen. Dies wird mit Forschungsziel 2
verfolgt.
48
Eine Simulation verlangt, dass mindestens ein Teil des Systems Fahrer-FahrzeugUmgebung so repräsentiert ist, dass der Fahrer so handelt, wie er es in der Realität tun
würde, allerdings ohne dass seine Aktionen zu gefährlichen Folgen führen (Biehl, 1976). Der
Wert eines Simulators – und damit auch der untersuchten Fragestellung – hängt somit davon
ab, inwieweit beim Fahrer eine realitätsähnliche Handlung hervorgerufen werden kann
(Rolfe, Hammerton-Fraser, Poulter, & Smith, 1970). Es geht also nicht um das direkte
Übertragen auf die Realität, sondern um Reaktionen des Nutzers, die möglichst ähnlich zu
realen Aktionen sind. Das experimentelle Vorgehen für diese Arbeit wird im folgenden
Abschnitt dargestellt.
6.1.2
Vorgehen
Um die Ziele dieser Arbeit zu erreichen, müssen verschiedene Methoden miteinander
kombiniert werden. Nur durch ein solches Vorgehen kann in Laborstudien sichergestellt
werden, dass angemessenes Reizmaterial verwendet wird sowie in nachfolgenden
realistischen Simulatorstudien deren Verwendung in der Anwendung überprüft wird. In
Abbildung 8 wird der Forschungsplan für diese Arbeit dargestellt.
Laborstudie 1
Ziel: Identifizierbarkeit der
akustischen Warnungen überprüfen
Laborstudie 2
Ziel: Assoziationen der
akustischen Warnungen überprüfen
Laborstudie 3
Ziel: Lokalisierbarkeit der
räumlichen Warnungen überprüfen
Akustisches
Reizmaterial
auswählen
Hauptstudie 1
Ziel: Vergleich akustischer
semantisch angereicherter
Kollisionswarnungen gegenüber
konventionellen akustischen
Warnungen
Hauptstudie 2
Ziel: Auswahl sinnvoller
Untersuchungsszenarien zur
realistischen Abschätzung der
Effekte von Kollisionswarnungen
Ziel: Vergleich multimodaler
semantisch angereicherter
Kollisionswarnungen gegenüber
unimodalen Warnungen
Abbildung 8: Forschungsplan zur Gestaltung und Evaluation der semantisch angereicherten Warnungen
Zur Entwicklung von geeigneten Kollisionswarnungen muss entsprechendes Material
gestaltet, getestet und ausgewählt werden. In der ersten Hauptstudie werden rein akustische
Warnvarianten verwendet. Die Übermittlung der Information über das Gefahrenobjekt erfolgt
49
durch Auditory Icons. Um geeignete Kandidaten für die Hauptstudie auszuwählen, sind
Laborstudien notwendig, die die Verständlichkeit und Assoziationsfähigkeit und somit die
Verwendbarkeit der Auditory Icons überprüfen. In einer ersten Laboruntersuchung wird die
Erkennung von Auditory Icons mit Hilfe eines Reaktionszeitexperiments geprüft. In
Laborstudie 2 werden für ausgewählte Auditory Icons freie Assoziationen erhoben.
Verwendet werden die Auditory Icons, die in Laborstudie 1 zu den besten Identifikationsraten
und kürzesten Reaktionszeiten führen (siehe Abbildung 8).
Für die Übermittlung der Information über den Ort einer Gefahr soll in der ersten Hauptstudie
eine räumliche Warnung verwendet werden, d. h. das jeweilige Auditory Icon von ungefähr
der Richtung wiedergegeben werden, aus der sich die Gefahr auch annähert. Hierfür muss
die Wahrnehmbarkeit solcher Warnungen durch die Probanden sichergestellt werden (siehe
Abbildung
8).
Dies
wird
im
dritten
Laborversuch
überprüft,
indem
ein
Wellenfeldsynthesesystem im Fahrsimulator auf die Tauglichkeit für diese Untersuchung
getestet wird.
Im Anschluss an die Laborstudien, die der Materialerstellung dienen, erfolgt die
Untersuchung in der realistischeren Umgebung des Fahrsimulators. In der ersten
Hauptstudie werden räumliche akustische Warnungen mit einer konventionellen akustischen
Warnung verglichen. Weiterhin sollen hier sinnvolle Untersuchungsszenarien entwickelt
werden. Die Ergebnisse dieser Studie fließen in die Planung der zweiten Hauptstudie ein.
Ziel der zweiten Studie ist die Entwicklung einer multimodalen, speziell visuell-akustischen
Warnung und der Vergleich dieses Warntyps zu unimodalen Warnungen. Diese Studie dient
ebenso der Weiterentwicklung zweckmäßiger Szenarien zur Untersuchung von Warnungen
für Kollisionssituationen (siehe Abbildung 8). Nachfolgend werden die einzelnen Studien
dargestellt.
6.2 Zusammenfassung
Für die Gestaltung und Bewertung von intuitiven Warnungen im Fahrzeug in einer
realistischen Studie, ohne eine Gefährdung für die Versuchsteilnehmer, ist eine
Fahrsimulatorstudie am besten geeignet. Die Probanden können so während einer
kontinuierlichen Fahrt in Kollisionssituationen mit den Warnungen konfrontiert werden.
Ebenso sollte keine Aufklärung der Probanden über die Bedeutung der Warnungen erfolgen,
damit zumindest die erste Situation Hinweise auf die intuitiven Eigenschaften der Warnung
liefern kann. Durch eine Kombination von Laborversuchen und Simulatorstudien sollen die
Warnungen angemessen evaluiert werden.
50
7
VORBEREITUNG DER HAUPTSTUDIEN
Der erste und der zweite Laborversuch dienten der Auswahl des geeigneten Reizmaterials
für die erste Hauptstudie. In einer dritten Laborstudie wurde das System zur Präsentation der
räumlichen Warnungen im Fahrsimulator überprüft.
7.1 Laborstudie 1
Ziel der ersten Laborstudie war die Untersuchung der Identifizierbarkeit der Auditory Icons
(siehe auch Abbildung 8), was in einem Reaktionszeitexperiment getestet wurde.
Nachfolgend wird die verwendete Methodik erläutert und die Ergebnisse dieser Laborstudie
werden dargestellt.
7.1.1
Methodik
Es wurde die Experimentalsoftware E-prime verwendet (siehe http://www.pstnet.com/). Das
Material für die Geräusche wurde in diversen Datenbanken im Internet ausgewählt (z. B.
http://www.findsounds.com/) und 26 Geräusche aus sechs Geräuschklassen (siehe Tabelle
5) auf ihre Erkennbarkeit überprüft.
Tabelle 5: Verwendete Geräuschkategorien und Anzahl der Vertreter pro Kategorie
Bremsgeräusch
Fahrradklingel
Autohupe
Hundebellen
Schritte
Unfallgeräusch
3
4
4
5
5
5
Anzahl der Vertreter
pro Geräuschklasse
Die Erkennbarkeit der Geräusche wurde durch eine Wahlreaktionsaufgabe untersucht, bei
der zuerst für 2000 ms in der Mitte des Bildschirms ein Wort präsentiert wurde (z. B.
„Fahrradklingel?“) und im Anschluss daran ertönte ein Geräusch über Kopfhörer (siehe
Abbildung 9).
Probe: Hund ?
Darbietung des
Geräusches: Hund
2000 ms
Beginn der Reaktionszeit-Messung
über Antwort per Tastendruck (ja/nein)
Abbildung 9: Ablauf der Laborstudie 1 für eine Match-Bedingung
51
Die Geräusche hatten eine Dauer von 1000 ms und waren in der Lautstärke normalisiert. Die
Versuchspersonen
mussten
mit
einer
von
zwei
Tasten
entscheiden,
ob
eine
„Übereinstimmung“ (Match) oder „Nicht-Übereinstimmung“ (Mismatch) von Wort und
Geräusch vorliegt. Das Zeitintervall zwischen zwei Trials lag in einem variablen Intervall von
1000 – 1100 ms. In einem Übungsdurchlauf erhielten die Probanden Feedback über ihre
Antworten. Die hier verwendeten Stimuli waren nicht dieselben, die anschließend in der
Untersuchung verwendet wurden. Nach dem Übungsdurchlauf erhielten die Probanden
keinerlei Feedback über ihre Antworten. Die Versuchspersonen wurden darüber informiert,
dass sie an einem Experiment zur Geräuschwahrnehmung teilnehmen.
Neben den 26 interessierenden Geräuschen wurden 26 zusätzliche Geräusche (z. B. das
Geräusch eines Weckers) in der Studie dargeboten, um die Aufgabe zu erschweren. Die
Stimuli wurden in einem vollständigen within-subjects Design in zwei Bedingungen getestet:
Match-Bedingungen
(wenn
Wort
und
Geräusch
übereinstimmen)
oder
Mismatch-
Bedingungen (wenn Wort und Geräusch nicht übereinstimmen). Die Bedingungen waren in
zwei Blöcke mit einer kurzen Pause aufgeteilt. Die Darbietungsreihenfolge der Bedingungen
in den Blöcken war vollständig randomisiert. Als abhängige Variablen dienten sowohl die
Identifikationsraten als auch die Reaktionszeit auf jedes dieser Geräusche.
An der Studie nahmen 20 Probanden teil (zehn Frauen/zehn Männer), die im Durchschnitt 26
Jahre alt waren, zumeist Studenten und Studentinnen der TU Berlin. Die Teilnehmer
erhielten eine Aufwandsentschädigung von fünf Euro. Die Studie umfasste in etwa 15 min.
7.1.2
Ergebnisse
Für die Auswertung der Identifikationsraten wurden lediglich die 26 interessierenden
Geräusche betrachtet, da nur diese für die weitere Verwendung relevant waren. Die
Erkennungsleistung lag bei der Wahlreaktionsaufgabe allgemein relativ hoch (siehe Tabelle
6). Betrachtet man die Treffer- im Vergleich zur Falsche-Alarm-Rate über alle Geräusche, so
sieht man keine generelle Neigung der Versuchsteilnehmer, Ja-Antworten zu geben.
52
Tabelle 6: Identifikationsraten der 26 Geräusche
Fahrradklingel
Unfallgeräusch
Hundebellen
Autohupe
Bremsgeräusch
Schritte
Treffer
Korrekte Ablehnung
Falscher Alarm
Verpasser
Treffer
Korrekte Ablehnung
Falscher Alarm
Verpasser
Treffer
Korrekte Ablehnung
Falscher Alarm
Verpasser
Treffer
Korrekte Ablehnung
Falscher Alarm
Verpasser
Treffer
Korrekte Ablehnung
Falscher Alarm
Verpasser
Treffer
Korrekte Ablehnung
Falscher Alarm
Verpasser
Variante 1
Variante 2
Variante 3
Variante 4
Variante 5
95 %
100 %
0%
5%
50 %
100 %
0%
50 %
100 %
95 %
5%
0%
95 %
90 %
10 %
5%
95 %
85 %
15 %
5%
80 %
95 %
5%
20 %
100 %
95 %
5%
0%
75 %
55 %
45 %
25 %
100 %
100 %
0%
0%
100 %
100 %
0%
0%
95 %
40 %
60 %
5%
35 %
100 %
0%
65 %
100 %
85 %
15 %
0%
85 %
100 %
0%
15 %
90 %
100 %
0%
10 %
95 %
90 %
10 %
5%
95 %
100 %
0%
5%
40 %
95 %
5%
60 %
100 %
100 %
0%
0%
95 %
65 %
35 %
5%
100 %
100 %
0%
0%
100 %
100 %
0%
0%
90 %
45 %
55 %
10 %
95 %
100 %
0%
5%
80 %
100 %
0%
20 %
70 %
95 %
5%
30 %
Stattdessen zeigte sich in einigen Fällen eine hohe Treffer-Rate zusammen mit einer
niedrigen Falsche-Alarm-Rate, wie z. B. bei einigen Varianten der Fahrradklingel. Dies
deutet auf eine besonders gute Identifizierbarkeit hin. In der Kategorie der Schritte dagegen
erzielte eine Variante eine Treffer-Rate unter 50 % mit einer relativ niedrigen Falsche-AlarmRate. Die Kategorie des Unfallgeräuschs erzielte für eine Variante eine Treffer-Rate unter
50 %, jedoch ebenso für eine Variante eine Treffer-Rate von 90 % mit gleichzeitiger
Falscher-Alarm-Rate von 55 %. Dies spricht in beiden Fällen für eine schlechte
Identifikationsleistung.
Angelehnt an die Vorgaben des ANSI (American National Standardization Institute)5, wurde
ein cut-off Wert der Treffer Rate von 85 % festgelegt, d. h., alle Geräusche unterhalb dieses
Wertes
wurden
von
weiteren
Studien
ausgeschlossen.
Sämtliche
Werte
der
Geräuschkategorie der Schritte lagen unter diesem Wert, ebenso einzelne weitere
Geräusche aus den anderen Kategorien.
5
Das ANSI-Institut hat eine Norm vorgegeben (Z535.3), die besagt, dass mind. 85 % der Antworten von 50
Personen auf ein Symbol richtig sein müssen und dass es nicht mehr als 5 % kritische Konfusionen geben darf,
wenn man testen will, dass ein Symbol oder (oder in diesem Fall ein Geräusch) verstanden wird (Wogalter et. al
1999).
53
Bei den erfassten Reaktionszeiten traten keine signifikanten Unterschiede innerhalb einer
Geräuschkategorie auf (siehe Abbildung 10).
Variante 1
Variante 2
Variante 3
Variante 4
Variante 5
Mittelwerte in ms
2000
1500
1000
500
0
Abbildung 10: Reaktionszeit (in ms) auf die Auditory Icons aus Laborversuch 1
Allerdings ließen sich signifikante Unterschiede zwischen den Auditory Icon Kategorien
finden (Multivariate Varianzanalyse mit Messwiederholung; Wilks Lambda F[4;16] = 17,8,
p < .001; (siehe Abbildung 11).
2000
Reaktionszeit in ms
1000
1431,3
1373,9
1500
1213
867,5
976,9
998
500
0
Abbildung 11:Reaktionszeit in ms nach Kategorie der Auditory Icons
Eine genauere Betrachtung durch paarweise Vergleiche (siehe Tabelle 7) zeigte, dass die
Versuchsteilnehmer am schnellsten auf die Fahrradklingel reagierten, gefolgt vom Auditory
54
Icon des Hundebellens. Auf das Unfallgeräusch und die Schritte wurde dagegen am
langsamsten reagiert.
Tabelle 7: Paarweise Vergleiche der Kategorien der Auditory Icons
(I) Kategorie
Fahrradklingel
Unfallgeräusch
Hundebellen
Autohupe
Bremsgeräusch
a)
(J) Kategorie
Mittlere
Differenz (I-J)
-506,44
-109,40
-13.49
-345,55
-563,79
397,04
375,95
160,88
-57,35
-21,09
-236,16
-454,39
-215,07
-433,30
-218,24
Unfallgeräusch
Hundebellen
Autohupe
Bremsgeräusch
Schritte
Hundebellen
Autohupe
Bremsgeräusch
Schritte
Autohupe
Bremsgeräusch
Schritte
Bremsgeräusch
Schritte
Schritte
Standardfehler
72,94
35,82
54,04
57,52
72,31
72,41
65,27
52,72
64,65
59,78
49,28
74,00
58,45
56,92
54,38
Signifikanz
(a)
.00
.01
.03
.00
.00
.00
.00
.01
.39
.73
.00
.00
.00
.00
.00
Signifikanzniveau angepasst nach Bonferroni; bei alpha = .05 .05/5 = .01
Dieses Experiment zeigte, dass die Schritte generell zu schlecht erkennbar sind und nicht
weiterverwendet werden sollten. Ebenso liegen drei Varianten des Unfallgeräusches unter
dem 85%igen cut-off Wert. Aufgrund längerer Reaktionszeiten werden auch eine Variante
des Hundebellens und eine Variante des Bremsgeräusches aus der weiteren Analyse
ausgeschlossen (jedoch kein signifikanter Unterschied). Somit bleiben für die weitere
Verwendung 16 Geräusche übrig.
7.2 Laborstudie 2
Im
zweiten
Laborversuch
sollten
die
bisher
ausgewählten
Geräusche
auf
ihre
Assoziationsfähigkeit und Verwendbarkeit in Fahrsituationen getestet werden (siehe auch
Abbildung 8). Nachfolgend wird die verwendete Methodik erläutert und die Ergebnisse dieser
Laborstudie werden dargestellt.
55
7.2.1
Methodik
Es wurde die Experimentalsoftware E-prime verwendet. Per Instruktion wurden die
Teilnehmer in einen Fahrkontext versetzt.6 Die 16 Geräusche sollten identifiziert und
daraufhin beurteilt werden, wie typisch sie für das zu repräsentierende Objekt sind und wie
stark die wahrgenommene Dringlichkeit ist, auf dieses Geräusch zu reagieren.
Die zu testenden Geräusche wurden in vier Gruppen eingeteilt (siehe Tabelle 8) und zu
Versuchsbedingungen kombiniert. Dieses Vorgehen wurde gewählt, da eine komplette
Abfolge aller Geräusche die Versuchsdauer zu stark verlängert hätte.
Tabelle 8: Geräuschgruppen und dazugehörige Geräusche
Gruppe1
Fahrrad 1
Unfall 4
Hund 1
Hupe 1
Gruppe2
Fahrrad 2
Unfall 5
Hund 2
Hupe 2
Gruppe3
Fahrrad 3
Bremsgeräusch 1
Hund 3
Hupe 3
Gruppe4
Fahrrad 4
Bremsgeräusch 2
Hund 6
Hupe 4
Immer zwei Geräuschgruppen wurden miteinander kombiniert, jede Gruppe tauchte somit
viermal in den Bedingungen auf (siehe Tabelle 8). Innerhalb einer Gruppe wurden die
Geräusche in randomisierter Reihenfolge dargeboten.
Tabelle 9: Zusammenstellung der Gruppen zu Bedingungen
Kombinationen
Gruppe 1 + Gruppe 3
Gruppe 2 + Gruppe 4
Gruppe 1 + Gruppe 4
Gruppe 2 + Gruppe 3
Gruppe 3 + Gruppe 1
Gruppe 4 + Gruppe 2
Gruppe 4 + Gruppe 1
Gruppe 3 + Gruppe 2
Bedingung
Bedingung 1
Bedingung 2
Bedingung 3
Bedingung 4
Bedingung 5
Bedingung 6
Bedingung 7
Bedingung 8
Anzahl VPs
2
2
2
2
2
2
2
2
Es wurde jeweils ein einzelnes Geräusch über Kopfhörer dargeboten und die Probanden
sollten die Leertaste drücken, sobald sie das Geräusch identifiziert hatten. Im Anschluss
daran beantworteten sie fünf Fragen zu diesem Geräusch:
6
Instruktion: „Stellen Sie sich vor, Sie haben ein neues Auto gekauft. Sie wissen, dass dieses Auto ein neuartiges
Warnsystem besitzt. Nun fahren Sie das erste Mal mit Ihrem neuen Auto. Während Ihrer Fahrt werden Sie mit
einer Reihe von Geräuschen konfrontiert. Bitte füllen Sie im Folgenden nach jedem Geräusch den kurzen
Fragebogen dazu aus.“
56
1. Um welches Geräusch handelt es sich?
2. Was assoziieren Sie mit diesem Geräusch? Was fällt Ihnen als Erstes ein, wenn Sie
dieses Geräusch hören?
3. Wie typisch ist dieses Geräusch für seine Bedeutung?
o
Rating (5-stufig): nicht typisch bis sehr typisch
4. Wie dringlich würden Sie eine Reaktion ihrerseits ansehen, wenn Sie dieses
Geräusch hören?
o
Rating (5-stufig): nicht dringlich bis sehr dringlich
5. In welcher Gefahrensituation könnte dieses Geräusch als adäquate Warnung
dienen?
Die freien Angaben der Probanden wurden inhaltlich kategorisiert und daraufhin wurden
Häufigkeiten der Identifikation berechnet. Zudem wurden auch in diesem Laborversuch
Reaktionszeiten erfasst, die angaben, zu welchem Zeitpunkt die Personen das Geräusch in
freier Assoziation erkannt hatten. Es nahmen 16 Versuchspersonen teil (acht Frauen/acht
Männer), die im Mittel 27 Jahre alt waren, überwiegend Studenten und Studentinnen der TU
Berlin.
7.2.2
Ergebnisse
Wie im vorherigen Laborversuch wurden auch hier recht hohe Identifikationsraten erreicht
(Abbildung 12). Der cut-off von 85%iger Identifizierung führte zum Ausschluss einzelner
Geräusche.
Variante 1
Variante 2
Variante 3
Variante 4
100 %
90 %
80 %
Häufigkeiten in %
70 %
60 %
50 %
40 %
30 %
20 %
10 %
0%
Fahrradklingel Unf allgeräusch
Hundebellen
Autohupe
Abbildung 12: Identifikationsrate in % der Auditory Icons
57
Bremsgeräusch
Es zeigte sich ein signifikanter Effekt der Reaktionszeiten (F[15;109] = 3,36, p < .001; siehe
Abbildung 13).
Variante 1
4500
Variante2
Variante 3
Variante 4
4000
3500
Mittelwerte in ms
3000
2500
2000
1500
1000
500
0
Fahrradklingel
Unfallgeräusch
Hundebellen
Autohupe
Bremsgeräusch
Abbildung 13: Reaktionszeit in ms auf die Auditory Icons
Einzelvergleiche
zeigten
jedoch
nur
vereinzelt
signifikante
Unterschiede
(z. B.
Unfallgeräusch Variante 2 zu allen anderen, Bremsgeräusch Variante 2 zu z. B. Hundebellen
Variante 1 und Variante 4; Details siehe Anhang A).
Die Beurteilung der Typikalität und der Dringlichkeit der Geräusche ergab einen signifikanten
Haupteffekt (Multivariate Varianzanalyse mit Messwiederholung; Wilks Lambda F[30;208]
= 2,95, p < .001), jedoch zeigten Einzelvergleiche wenige Unterschiede (siehe Abbildung
14). Hundebellen wurde als am wenigsten dringlich empfunden, Fahrradklingel und
Bremsgeräusch als am dringlichsten, aber auch einige Vertreter der Kategorien Autohupe
und Unfallgeräusch wurden als sehr dringlich beurteilt (Details siehe Anhang B).
58
typisch
dringlich
5
4
3
2
Fahrradklingel
Unfallgeräusch
Hundebellen
Autohupe
Bremsen2
Bremsen1
Hupe4
Hupe3
Hupe2
Hupe1
Hund6
Hund4
Hund2
Hund1
Unfall5
Unfall4
Fahrrad4
Fahrrad3
Fahrrad2
Fahrrad1
1
Bremsgeräusch
Abbildung 14: Mittelwerte der Ratings der Auditory Icons bezüglich Typikalität und Dringlichkeit
(1= nicht typisch/dringlich; 5 = sehr typisch/dringlich)
Bezüglich der letzten Frage, welche Gefahrensituation für das Geräusch passend wäre, gibt
Tabelle 10 einen Überblick über die Angaben der Probanden. Die Aussagen liefern einen
Eindruck darüber, was für Assoziationen die Warnungen in den Probanden auslösten und
welche Szenarien im Fahrsimulator sinnvoll wären.
Basierend auf den Ergebnissen dieser Laborstudie wurden die insgesamt besten Auditory
Icons ausgewählt. Es wurden die Geräusche aus der weiteren Verwendung ausgeschlossen,
die die schlechtesten Identifikationsraten und Ratings für Typikalität aufwiesen. Die
folgenden vier besten Geräusche wurden zur weiteren Verwendung ausgewählt: eine
Variante der Fahrradklingel, eine Variante des Bremsgeräusches, eine Variante des
Hundebellens und eine Variante der Autohupe.
59
Tabelle 10: Matching von Geräusch und passender Gefahrensituation
Unfallgeräusch
Auffahren auf ein
Stauende
Autohupe
Ich habe einen
Fehler gemacht
Fahrradklingel
Fahrrad ist zu
nah an meinem
Auto
Ich habe einen
Unfall verursacht
Ein Auto ist hinter
mir
Habe ein
Fahrrad
übersehen
Pass auf!
Ich bremse zu
stark
Glatteis
Potentielle
Unfallgefahr
Abbiegevorgang
und muss auf
Fahrrad Acht
geben
Ich habe eine
Fahrrad
rote Ampel
befindet sich im
übersehen
Toten Winkel
Ich habe etwas
Ein
übersehen
Kinderfahrrad
ist in der Nähe
Ich bin jemandem Kinder, die am
im Weg
Straßenverkehr
teilnehmen
Pass auf!
Ein Fahrrad auf
dem
Fahrradweg
Unangemessener
Spurwechsel
Ich habe ein Auto
übersehen
Ich habe
jemandem die
Vorfahrt
genommen
Wenn ich
ausparke und ein
Auto kommt
Potentielle
Unfallgefahr
Ein anderes Auto
wechselt plötzlich
in meine Spur
60
Hundebellen
Ein Hund
befindet sich
auf der
Straße oder
ist kurz davor
Habe einen
Hund
übersehen
Bremsgeräusch
Jemand bremst zu
spät
Warnung vor einem
potentiellen Unfall
mach’ eine
sofortige
Notbremsung
Ein anderes Auto
hat mich nicht
gesehen
Kollision
Da ist ein Stau vor
mir
Das Auto vor mir
macht eine
Notbremsung
Kind ist auf der
Straße
Vorsicht Glatteis
oder schlechte
Straßenverhältnisse
7.3 Laborstudie 3
Für eine Verwendung räumlicher Warnungen sollte sichergestellt werden, dass die
Probanden die räumliche Positionierung der Geräusche wahrnehmen können. Dies war das
Ziel des dritten Laborversuchs (siehe auch Abbildung 8). Nachfolgend wird die verwendete
Methodik erläutert und die Ergebnisse dieser Laborstudie werden dargestellt.
7.3.1
Methodik
Es liegen für die akustische räumliche Wiedergabe von Informationen im Prinzip drei
Möglichkeiten vor (Theile, Wittek, & Reisinger, 2002):
1. Lautsprecher-Stereofonie: Es sind mindestens zwei Lautsprecher für einen räumlichen
Eindruck nötig. Durch Pegel- und Laufzeitunterschiede (siehe Exkurs: Akustische
Lokalisation)
ist
eine
Positionierung
zwischen
den
Lautsprechern
durch
Phantomschallquellen möglich (Huber 2002).7 Nachteile liegen in einer begrenzten
Hörzone und geringer Richtungsstabilität der Phantomschallquelle.
2. Reproduktion der Ohrsignale (HRTF-Funktionen): Über einen Kunstkopf werden
Ohrsignale aufgenommen und über Kopfhörer wiedergegeben. Im Idealfall stimmen die
reproduzierten Signale mit denen überein, die der Hörer tatsächlich empfangen würde.
Nachteile bestehen in großen individuellen Unterschieden zwischen Personen. Das lässt
die Verwendung allgemeiner HRTF-Funktionen ohne eine intraindividuelle Anpassung an
jede Person problematisch werden. Zudem ist die Kopfhörer-Wiedergabe im Fahrzeug
unpraktisch.
3. Synthese des umgebenden Schallfeldes (Wellenfeldsynthese): Anstelle einzelner
Lautsprecher werden Lautsprecherreihen verwendet und es wird ein virtuelles Schallfeld
erzeugt, das mit einem realistisch erzeugten Schallereignis identisch ist. Der große
Vorteil im Vergleich zu anderen Verfahren liegt darin, dass sich die Person in der
gesamten Hörzone frei bewegen kann, während die virtuellen Schallquellen stabil
lokalisierbar bleiben. Dies wird auch in Anlehnung zur optischen Holographie als
„Holophonie“ bezeichnet (de Bruijn & Boone, 2003; Theile, 2005).
7
Zwicker, E. & Fastl, H. (1999): In einem traditionellen Stereo-Arrangement sind die Lautsprecher vorne
positioniert, mit ca. 30°-Abweichung von der 0°-Posit ion (geradeaus). Wenn von beiden Lautsprechern die gleiche
Lautstärke kommt, dann wird die Geräuschquelle als in der Mitte von beiden Lautsprechern wahrgenommen.
Wenn der rechte Lautsprecher 30 dB höhere Lautstärke wiedergibt, wird das Geräusch so wahrgenommen, als
ob es vom rechten Lautsprecher kommt. Ebenso mit interauraler Zeitverschiebung: Wenn ein Geräusch mit einer
niedrigen Frequenz aus einem Lautsprecher einem anderen um 1 ms vorausgeht, ist die wahrgenommene
Lokalisierung die des ersten Lautsprechers.
61
Der Vorteil eines Wellenfeldsynthesesystems liegt im Vergleich zu Lautsprechern darin, dass
man eine Geräuschquelle beliebig im Raum positionieren kann und nicht an die Positionen
von fest installierten Lautsprechern oder an eine Verwendung von Kopfhörern gebunden ist.
Aus diesem Grunde wurde in einem Fahrsimulator ein Wellenfeldsynthesesystem zur
Wiedergabe räumlicher Warnungen verwendet.
Das Geräusch des Hundebellens wurde für die Laborstudie gewählt und die Darbietung von
insgesamt acht Positionen auf ihre Wahrnehmbarkeit durch die Probanden untersucht (siehe
Abbildung 15).
0°
45°
315°
90°
270°
135°
225°
180°
Abbildung 15: Wiedergabepositionen im Laborversuch 3
genaue
Auswertung
0°
90°-Auswertung
45°
315°
90°
270°
135°
225°
180°
Abbildung 16: Angabe der wahrgenommenen Richtung und Beispielauswertung für 0°
62
Jeder Person wurde das Geräusch (Hundebellen) von jeder der acht Positionen sechsmal
dargeboten. Die insgesamt 48 Darbietungen erfolgten in zufälliger Reihenfolge. Die
Probanden hörten jeweils ein Geräusch und waren dann aufgefordert, auf einem Blatt die
Position frei zu markieren, aus der sie das Geräusch wahrgenommen hatten (siehe linke
Seite in Abbildung 16). Die Linien sollten nur als Hilfslinien dienen, die Eintragungen konnten
an jeglicher Position erfolgen.
7.3.2
Ergebnisse
Die Auswertung erfolgte zum einen danach, ob die genaue Gradzahl identifiziert wurde
(genaue Erkennung), und zum anderen durch acht Richtungskategorien mit einem jeweiligen
Radius von +/- 45° um die tatsächliche Position. Be nachbarte Kategorien überlappten sich
jeweils um 45°. In diesen 90°-Radius musste die Ang abe einer Versuchsperson fallen, um
als richtig erkannt eingestuft zu werden (Erkennung im 90°-Radius; siehe auch Tan & Lerner
1996). So wurden z. B. für die Position 0° nur Prob andenangaben zwischen 45° und 315° als
richtige Erkennung gewertet (siehe rechte Seite in Abbildung 16). Abbildung 17 zeigt die
Ergebnisse dieser beiden Auswertungen.
genaue Erkennung
100
92
82
Erkennung in %
82
79
80
60
40
Erkennung im 90°-Radius
86
81
82
46
29
21
17
20
19
15
7
6
6
90
135
0
0
45
180
225
270
315
Grad
Abbildung 17: Erkennungsleistung in %, genaue Erkennung = genaue Position;
Erkennung im 90°-Radius = Gradangabe liegt in einem Radius von +/- 45°
Wie man in Abbildung 17 sehen kann, ist die genaue Erkennungsleistung sehr gering. Geht
man jedoch davon aus, dass bereits das Erkennen der groben Richtung, aus der sich eine
Gefahr annähert, hilfreich zur Vorbereitung ist, so sollte eine richtige Erkennung im 90°Radius ausreichend sein. In diesem Bereich sind die Erkennungsleistungen bis auf die
63
Ausnahme der 135°-Position ziemlich gut und verglei chbar mit Ergebnissen anderer Studien
(Tan & Lerner, 1996).8
In Tabelle 11 sind die Abweichungen der Gradangaben, das jeweilige Minimum und
Maximum sowie die Standardabweichungen von den jeweiligen Positionen angegeben. Die
Angaben
der
räumlich
positionierten
Quellen
ergaben
durchschnittliche
mittlere
Abweichungen zwischen 22 – 50°. Diese Differenzen z u den tatsächlichen räumlichen
Quellen liegen höher als die bekannten Werte9 aus der Literatur (Tan & Lerner, 1996),
jedoch muss berücksichtigt werden, dass die hier durchgeführte freie Einstufung ohne
visuellen Ankerreiz auskommen musste, der in anderen Studien durch die sichtbaren
Lautsprecher gegeben war.
Tabelle 11:Gradabweichungen der Angaben der Probanden
Dargebotene
Gradzahl
0
45
90
135
180
225
270
315
Damit
spiegelt
Minimum
Maximum
Mittelwert
Standardabweichung
0
0
0
0
0
0
0
0
180
180
180
143
120
80
85
90
35,17
50,00
38,50
22,92
37,22
22,06
24,19
35,58
35,87
30,54
43,3
20,14
8,76
12,00
9,61
15,2
die
gezeigte
Leistung
eher
als
die
Ergebnisse
bisheriger
Lautsprecheruntersuchungen die Lokalisierungsleistung des Fahrers im Fahrzeugumfeld
wider. Da die Erkennungsleistung des Geräusches an den relevanten10 Positionen im 90°Radius um die tatsächliche Position mit einer Ausnahme sehr gut war, wird dies als
ausreichend beurteilt, da eine solche Einstufung für die vorgesehenen Zwecke relevant ist.
7.4 Zusammenfassung
Das Ziel der Laborversuche lag darin, geeignete Auditory Icons für eine Untersuchung im
Fahrsimulator auszuwählen. Die Ergebnisse der ersten Laborstudie legten nahe, die
Geräuschkategorie der Schritte generell von der weiteren Verwendung auszuschließen, da
8
Identifikationsleistung lag bei 80 – 95 % im 90°-R adius um die tatsächliche Position (Tan & Lerner 1996).
Unter Nicht-Laborbedingungen konnte eine Studie im Fahrzeug zeigen, dass Personen die ungefähre Richtung
einer akustischen Warnung mit Lokalisationsfehlern in mittleren Abweichungen zwischen 10° und 20° angeb en
können (Tan & Lerner 1996).
10
Dies sind Positionen wie „vorne“ und „von rechts“, da dies eher Richtungen darstellen, die für potentielle
Kollisionsobjekte relevant sind, als z. B. „von links“, da Objekte aus dieser Richtung in den meisten Fällen besser
zu sehen sind.
9
64
sie zu schlecht erkennbar war (weniger als 85%ige Identifizierung). Weitere Varianten der
einzelnen Kategorien wurden ebenso ausgeschlossen, wenn sie im Vergleich schlechter
waren als die anderen Varianten. Insgesamt blieben dadurch 16 Geräusche übrig, die in der
zweiten Laborstudie daraufhin getestet wurden, ob sie die intendierte Assoziation
hervorrufen und wie schnell diese Auditory Icons identifiziert werden. Ebenso wurden
Dringlichkeitseinstufungen und Typikalitätsratings erhoben. Basierend auf diesem zweiten
Laborversuch, wurden die vier besten Geräusche ausgewählt: eine Variante der
Fahrradklingel, eine Variante des Bremsgeräuschs, eine Variante des Hundebellens und
eine Variante der Autohupe.
Damit diese Auditory Icons durch die räumliche Präsentation positive Effekte hervorrufen
können, musste die Identifizierbarkeit der entsprechenden Wiedergabeposition überprüft
werden. Dies wurde in einer dritten Laborstudie untersucht und es zeigten sich ausreichende
Lokalisierungsleistungen. Somit konnten zum einen Auditory Icons identifiziert werden, die
Information über ein potentielles Gefahrenobjekt übermitteln können. Zum anderen ist die
ungefähre Position eines Geräusches, das durch ein Wellenfeldsynthese-System präsentiert
wird, lokalisierbar.
65
8
HAUPTSTUDIE 1
Die in den Laborstudien ausgewählten Auditory Icons, die jeweils über ein anderes
Gefahrenobjekt informieren, sollen nun mit zusätzlicher Information über die Position der
Gefahrenquelle versehen werden, indem sie von unterschiedlichen Positionen im Fahrzeug
wiedergegeben werden. Diese akustischen „semantisch angereicherten“ Warnungen können
somit in sinnvollen Szenarien im Fahrsimulator im Vergleich zu konventionellen akustischen
Warnungen getestet werden (siehe auch Abbildung 8). Nachfolgend werden die
Fahrsimulatoruntersuchung samt Ablauf sowie das verwendete Material dargestellt.
Anschließend erfolgt eine Darstellung und Diskussion der Ergebnisse dieser Untersuchung.
8.1 Methodik
Der in dieser Arbeit verwendete Fahrsimulator befindet sich auf Stufe 5 der Einstufung von
Fahrsimulatoren (siehe 6.1) – ein stationärer Simulator mit Realfahrzeug inklusive Simulation
von Fahrgeräuschen, allerdings ohne eine Verwendung von Vibrationen. Das heißt, die
Probanden saßen in einem ehemals normalen Automatik-Fahrzeug und nutzten das
Fahrzeuglenkrad, das Gaspedal sowie die Bremse. Die Simulation selbst wurde durch eine
Software der Firma KMW (siehe http://www.kmweg.com/gb/index.php) umgesetzt. Das
Sichtfeld war eine Leinwand mit einer Höhe von 1,72 m und einer Breite von 2,35 m. Diese
war in einem Abstand von 1,50 m zum Fahrzeug aufgestellt.
8.1.1
Versuchsdesign
Das Versuchsdesign bestand aus einem between-subjects Design, d. h., jeder Teilnehmer
erlebte nur eine Gestaltungsvariante der Warnungen. Dies wurde in der Art umgesetzt, da
das Systemverhalten möglichst konsistent sein sollte, um Verwirrungen und Unsicherheit zu
verringern.
Die Warnvarianten wurden in sechs unterschiedlichen Szenarien untersucht, die in fixer
Reihenfolge von den Probanden durchlaufen wurden. Das ermöglichte eine einfachere
Durchführung der Simulatorstudie, da eine ausbalancierte Abfolge der Szenarien mit dem
Interface des Simulators nicht umzusetzen war. Stattdessen hätten die Szenarien ad hoc
durchpermutiert, d. h. die fixe Reihenfolge durch unterschiedliches Anwählen der Szenarien
umgangen werden müssen. Dies hätte bei einer derart großen Anzahl an Szenarien leicht zu
Fehlern führen können. Allerdings hat dieses Vorgehen zur Folge, dass Reihenfolgeeffekte
der einzelnen Szenarien nicht ausgeschlossen werden können.
66
8.1.2
Unabhängige Variable
Die unabhängige Variable war der Warntyp, der aus vier Stufen bestand: Räumliches
Auditory Icon, Räumlicher Ton, Ton ohne weitere Information und eine Bedingung ohne
Warnung. Diese Abstufung wurde gewählt, da die Warnungen einen unterschiedlichen Grad
an Information enthalten. Das räumliche Auditory Icon übermittelt die meiste Information,
nämlich sowohl über die Art der Gefahr als auch über die Position der Gefährdung. Die
räumliche Tonwarnung liefert nur Information über die Position. Der einfache Ton liefert gar
keine spezifische Information und ruft nur eine allgemeine Alarmierung hervor11. Hiermit
sollte die Forschungsfrage untersucht werden, ob eine semantisch angereicherte Warnung in
diesem Kontext einen Vorteil im Vergleich zu weniger informativen Warnungen bringt.
8.1.3
Abhängige Variablen
Die abhängigen Variablen waren auf der Seite der Fahrparameter die Bremsreaktionszeit,
der Abstand zum Kollisionsobjekt und die Anzahl der Kollisionen. Die Bremsreaktionszeit
wurde gemessen ab dem Zeitpunkt der Warnung bis zur ersten Betätigung der Bremse.12
Der Abstand zum Kollisionsobjekt wurde zu dem Zeitpunkt des geringsten Abstandes bei
Stillstand des Fahrzeugs berechnet. Im Fall einer Ausweichaktion wurde der minimale
Abstand vor der erneuten Zunahme des Abstandes verwendet. Neben diesen Parametern
wurde ein Fragebogen zu demografischen Daten und ein Akzeptanzfragebogen zu
Warnsystemen (Weiler, 2003) verwendet (Fragebögen siehe Anhang F und H). Ein kurzes
Interview bildete den Abschluss der Studie (siehe Anhang I).
8.1.4
Szenarioentwicklung
Für die Gestaltung der Szenarien wurde teilweise auf Ergebnisse aus der zweiten
Laborstudie zurückgegriffen, in der die Probanden dazu befragt wurden, in welchen
kritischen Situationen die jeweiligen Geräusche sinnvoll eingesetzt werden könnten. Hierbei
wurden z. B. Stauszenarien und Auffahrszenarien für das Bremsgeräusch genannt sowie ein
übersehenes Auto für das Geräusch der Autohupe (siehe Laborstudie 2). Es wurden aber
auch Abbiegeszenarien und ein Fahrrad im toten Winkel für das Geräusch der Fahrradklingel
als kritische Situationen angegeben. Neben diesen Befragungsdaten wurde aufgrund von
Daten zu Unfallhäufigkeiten der Zusammenstoß mit einem anderen Fahrzeug als höchst
relevant für ein kritisches Szenario eingeschätzt (Abbildung 18).
11
Der Ton wird als Warnung erkannt, da die Versuchsteilnehmer die Information bekommen, dass sie ein
Warnsystem testen. Allerdings erhalten sie keine Hinweise über die Art des Systems (siehe genaue Instruktion).
12
In der Bedingung ohne Warnung wurde der Zeitpunkt zur Berechnung der Reaktionszeit verwendet, an dem in
den anderen Bedingungen die Warnung präsentiert wurde.
67
10,6 %
Zusammenstoß mit Fahrzeug
Zusammenstoß mit Fußgänger
Aufprall auf Hindernis
Abkommen von der Fahrbahn
Unfall anderer Art
14,9 %
0,6 %
8,6 %
65,3 %
Abbildung 18: Unfallstatistik nach Unfalltyp für 2006 (modifiziert nach Statistisches Bundesamt, 2006)
Dies – in Verbindung mit technischen Begrenzungen der Szenario-Programmierung der
Simulations-Software – führte zu sechs verschiedenen Kollisionsszenarien, die sich in den
Kollisionsobjekten und den Konfliktauslösern unterschieden (siehe Tabelle 12). Die
Konfliktauslöser waren notwendig, damit kritische Situationen im Fahrsimulator in so kurzer
Zeit hervorgerufen werden konnten. Eine alternative Vorgehensweise zur Erzeugung
kritischer Situationen wäre eine Ablenkung der Probanden, um sie dann in Momenten der
Abwendung vom Verkehrsgeschehen mit einer kritischen Situation, z. B. einem plötzlich
bremsenden vorausfahrenden Fahrzeug, zu konfrontieren. Dies hätte möglicherweise zu
wenig vergleichbaren Situationen geführt, da nicht alle Personen zur gleichen Zeit abgelenkt
wären. Dadurch würden kaum valide und vergleichbare Aussagen zu erreichen sein.
Deshalb wurden durch Verdeckung und schlechte Sicht erschwerte Bedingungen eingeführt,
wodurch Kollisionssituationen erzeugt werden können.
68
Tabelle 12: Verwendete Szenarien mit Warnung in Untersuchung 1
Kollisionsobjekt
Konfliktauslöser
Bedingung:
Auditory
Icons
Bedingung:
Räumlicher
Ton
Sichtbehinderung I
Fahrrad
Verdeckung:
Mauer
Fahrradklingel
von rechts
600-Hz-Ton
von rechts
Stau I
Auto
Verdeckung:
Kurve im
Tunnel
Autohupe
mittig von
vorne
600-Hz-Ton
von vorne
mittig
Rechts
Abbiegen
Fahrrad
Verdeckung:
LKW
Fahrradklingel
von rechts
600-Hz-Ton
von rechts
Sichtbehinderung II
Hund
Verdeckung:
Haus
Hundebellen
von rechts
600-Hz-Ton
von rechts
Geparkte
Autos
Hund
Verdeckung:
LKW parkt
in Reihe
Hundebellen
von rechts
600-Hz-Ton
von rechts
Stau II
Auto
Schlechtes
Wetter: Regen
Autohupe
mittig von
vorne
600-Hz-Ton
von vorne
mittig
Szenario
8.1.5
Bedingung:
Ton ohne Info
600-Hz-Ton
über
Fahrzeuglautsprecher
600-Hz-Ton
über
600-Hz-Ton
über
600-Hz-Ton
über
600-Hz-Ton
über
600-Hz-Ton
über
Material
Der Stimulus in der Bedingung der einfachen Tonwarnung und der räumlichen Tonwarnung
war identisch und bestand aus einem 600-Hz-Rechteck-Wellenform-Ton. Dieser wurde
gewählt, weil er in anderen Studien als konventionelle akustische Warnung Verwendung
fand (siehe Graham 1999) und weil das Ohr für Frequenzen zwischen 500 – 3000 Hz am
sensitivsten ist (Deatherage, 1972). Die akustischen Stimuli waren alle in der Lautheit auf 54
Sone angepasst, das entspricht in etwa einem dB SPL von 86 – 90. In der Simulation
wurden die Reize mit ca. 71 – 75 dB wiedergegeben. In Abhängigkeit von der
Wiedergabetechnik wurden entweder Mono- oder Stereo-Geräusche/-Töne verwendet. Für
die
Wellenfeldsynthese
waren
Mono-Reize
erforderlich,
für
die
Wiedergabe
der
nichträumlichen Bedingung binaurale Stereo-Stimuli. Alle hatten eine Abtastrate von 48 kHz
und waren 1 s lang. Die Auditory Icons stammten aus den Laborversuchen.
69
Abbildung 19: Annäherung des Kollisionsobjektes Fahrradfahrer in Szenario 1
Die Kollisionssituationen innerhalb der Szenarien bestimmten nun die spezifische
Information, die in den jeweiligen Bedingungen übermittelt werden sollte: Im Szenario
„Sichtbehinderung I“ beispielsweise wurde in der Bedingung des räumlichen Auditory Icons
eine Fahrradklingel verwendet, die in etwa aus der Richtung präsentiert wurde, aus der sich
der Fahrradfahrer näherte (siehe Tabelle 12 und Abbildung 19). Dies entsprach einer
räumlichen Positionierung im Kreis von der 315°-Pos ition (siehe 7.3). In den Szenarien
„Sichtbehinderung I“, „Sichtbehinderung II“, „Geparkte Autos“ und „Rechts Abbiegen“
kreuzten die Objekte jeweils von rechts die Straße, weshalb die räumlichen Warnungen von
dieser Position präsentiert wurden (siehe Tabelle 12). Die wiedergegebenen Auditory Icons
richteten sich nach dem jeweiligen Konfliktobjekt, dessen Identität sie übermitteln sollten:
Basierend auf den empirischen Befunden in 5.2.3 wurde die Autohupe zur Signalisierung des
Autos im potentiellen Frontal-Kollisionsszenario ausgewählt. Des Weiteren wurde ein
Fahrrad durch die Fahrradklingel sowie ein die Straße kreuzender Hund durch das
Hundebellen signalisiert (siehe auch Tabelle 12). Das Bremsgeräusch wurde in dieser Studie
nicht verwendet.
Die Stau-Szenarien beinhalteten jeweils ein Auto als Kollisionsobjekt, das sich vor dem
Probanden auf der Straße befand – weshalb die Präsentation der räumlichen Warnung mittig
(von der 0°-Position, siehe 7.3) erfolgte (siehe Ta belle 12). Alle nichträumlichen Warnungen
wurden gleichzeitig aus den beiden links und rechts positionierten Fahrzeuglautsprechern
wiedergegeben.
8.1.6
Versuchsablauf
Die Versuchsteilnehmer wurden darüber informiert, dass sie fünf abgeschlossene Fahrten
absolvieren, mit einer Gesamtfahrtzeit von ca. 30 min. Sie sollten sich vorstellen, dass sie
sich ein neues Auto gekauft haben, welches ein neuartiges Warnsystem besitzt, das sie jetzt
70
zum ersten Mal testen. Allerdings erhielten sie keine Information über die Art der Warnung
und auch nicht über den Warnsystem-Typ. Dies sollte eine Situation hervorrufen, in der die
Personen per se nicht wissen, welches Warnsystem ihnen gerade eine Meldung ausgibt,
ähnlich wie es in der Nutzung eines Fahrzeugs in der Realität der Fall ist (genaue Instruktion
siehe Anhang E).
Zu Beginn der Untersuchung füllten die Versuchspersonen einen Fragebogen zu
demografischen Aspekten aus, wie z. B. Anzahl der gefahrenen Kilometer pro Jahr, Anzahl
der durchschnittlichen Fahrten pro Woche etc. (genauer Fragebogen siehe Anhang F). Als
Nächstes wurden die Probanden in die Grundfunktionen des Fahrsimulators eingewiesen
(Instruktion siehe Anhang D) und absolvierten eine Trainingsfahrt von etwa fünf Minuten, in
der sie unterschiedliche Geschwindigkeiten halten sollten und sich mit Beschleunigung und
Verzögerung vertraut machen konnten (genaue Trainingsaufgaben siehe Anhang G). Dann
begann der Hauptteil der Untersuchung, bestehend aus fünf abgeschlossenen Fahrten,
deren jeweilige Dauer zwischen ca. zwei und acht Minuten lag. Bis auf die zweite Fahrt, in
der die Probanden zwei kritische Situationen erlebten, wurden sie in jeder Fahrt mit jeweils
einer Kollisionssituation konfrontiert. Die Versuchsteilnehmer folgten hierbei akustischen
Navigationsansagen. Nach leicht variierenden Zeitabständen folgte dann das kritische
Ereignis. In den Bedingungen mit einer Warnung wurden die Probanden ca. 1 s vor
Sichtbarwerden des Kollisionsobjektes gewarnt, das in etwa einer time-to-collison von 3 – 4 s
entsprach.
Die Probanden hatten die Möglichkeit, zwischen den Fahrten Pausen einzulegen. Diese
Entscheidung
oblag
alleine
den
Versuchsteilnehmern.
Die
Abfolge
von
kurzen
Streckenfahrten wurde einer kontinuierlichen Fahrt vorgezogen, da sich durch die
Möglichkeit kurzer Pausen das Vorhandensein von „Simulator Sickness“ verringern lassen
sollte und das Auftreten von verschiedenen Kollisionssituationen auf nacheinander folgende,
abgeschlossene Fahrten glaubhafter erschien. Im Anschluss an die Fahrten füllten die
Teilnehmer einen Akzeptanzfragebogen aus und beantworteten einige Interview-Fragen
(Anhang H und J).
8.1.7
Hypothesen
1. Eine semantisch angereicherte Warnmeldung führt zu einer schnelleren Reaktion auf
eine Gefahrensituation im Vergleich zu einer weniger informativen Warnung.
1.1 Auditory Icons zeigen einen Reaktionszeitvorteil im Vergleich zur einfachen
Tonwarnung.
71
1.2 Auditory Icons zeigen zudem einen Reaktionszeitvorteil zu den räumlichen
Tonwarnungen.
1.3 Alle Warntypen führen zu einem Reaktionszeitvorteil im Vergleich zur Bedingung
ohne Warnung.
2
Eine semantisch angereicherte Warnmeldung führt zu einem größeren Abstand zum
Konfliktobjekt im Vergleich zu einer weniger informativen Warnung.
2.1 Auditory Icons führen zu einem größeren Abstand zum Kollisionsobjekt im Vergleich
zur einfachen Tonwarnung.
2.2 Auditory Icons führen zu einem größeren Abstand zum Kollisionsobjekt im Vergleich
zu den räumlichen Tonwarnungen.
2.3 Alle Warntypen führen zu einem größeren Abstand zum Kollisionsobjekt im Vergleich
zur Bedingung ohne Warnung.
3
Eine semantisch angereicherte Warnmeldung führt zu weniger Kollisionen im Vergleich
zu einer weniger informativen Warnung.
3.1 Auditory Icons führen zu weniger Kollisionen im Vergleich zur einfachen Tonwarnung.
3.2 Auditory Icons führen zu weniger Kollisionen im Vergleich zu den räumlichen
Tonwarnungen.
3.3 Alle Warntypen führen zu weniger Kollisionen im Vergleich zur Bedingung ohne
Warnung.
8.1.8
Stichprobe
An der Studie nahmen insgesamt 98 Probanden teil, die jeweils Mitarbeiter im
Volkswagenkonzern-Werk in Wolfsburg sind. Die Teilnehmer erhielten Präsente als
Aufwandsentschädigung im Wert von ca. 15 – 50 € (je nach gewähltem Präsent). Von diesen
98 Probanden mussten leider 25 Personen aufgrund von „Simulator Sickness“ den Versuch
abbrechen. Die Geschlechts- und Altersverteilung der ausgefallenen Personen ist in Tabelle
13 dargestellt. Die Prozentangaben wurden durch Relativierung an der Einbeziehung aller
Datensätze in der Alters- und Geschlechtskategorie berechnet (also relativiert an den
Teilnehmern und Abbrechern; siehe Tabelle 13 und Tabelle 14).
Tabelle 13: Anzahl der Versuchsabbrecher in Abhängigkeit des Alters und Geschlechts
Alter
absolute Häufigkeiten
Geschlecht
M
W
18-25
0
0
26-30
0
4
31-35
4
8
36-40
6
3
72
gesamt
10
15
in % (relativiert an allen Teilnehmern der
Kategorie)
18-25
26-30
31-35
36-40
gesamt
0
0
29,4
20
17,9
0
22,2
61,5
27,3
35,7
Die verbleibenden Versuchspersonen wurden den Versuchsbedingungen nach Geschlecht
und Alter ausbalanciert zugeteilt. Tabelle 14 enthält die den Bedingungen zugeordneten
Teilnehmer, die letztlich den gesamten Versuch durchgeführt haben.
Tabelle 14: Anzahl der Versuchsteilnehmer in den Bedingungen (ohne Abbrecher)
W
18-25
0
0
0
0
0
Auditory Icons
räumlicher Ton
Ton
ohne Warnung
Gesamt
26-30
3
4
4
3
14
M
31-35
2
1
1
1
5
36-40
1
2
3
2
8
18-25
2
1
0
0
3
26-30
1
1
2
2
6
27
31-35
2
4
4
3
13
36-40
6
6
4
8
24
Gesamt
17
19
18
19
46
73
Das durchschnittliche Alter lag bei 34 Jahren (Minimum: 24; Maximum: 40). Alle Teilnehmer
waren im Besitz eines Führerscheins und mehr als 80 % nutzten ihr Auto täglich und für
mehr als 10.000 km pro Jahr.
8.2 Ergebnisse
Die Datenaufzeichnung der Simulatorfahrt erfolgte in Logfiles in 40-Hz-Abständen. Die Daten
wurden aggregiert und es wurden für die einzelnen Szenarien getrennte Analysen
durchgeführt, da diese abgeschlossene kleine Experimente mit unterschiedlichen Stimuli
darstellen und keine Messwiederholung derselben unabhängigen Variable bilden. Hierbei ist
besonders das erste Szenario, „Sichtbehinderung I“, für die Fragestellung der intuitiven
Reaktion wichtig, da es die erste Konfrontation mit einer Warnung in dieser Untersuchung
darstellte. Dies ist vergleichbar mit dem überraschenden Auftreten einer Kollisionssituation in
einer Realfahrt.
Ein wichtiger Parameter für die Auswertung der Untersuchung stellt die Anzahl der
Kollisionen dar, da es für Warnungen natürlich essentiell ist, ob sie Unfälle vermeiden helfen.
Da nach dem ersten Szenario kaum noch Kollisionen auftraten, lag die Konzentration auf
den weiteren Variablen der Bremsreaktionszeit und dem Abstand zum Kollisionsobjekt.
Neben
der
Auswertung
dieser
Parameter
wurde
eine
explorative
Analyse
der
Reaktionsmuster vorgenommen, d. h., es wurde betrachtet, welche Anzahl an Personen eine
Bremsreaktion zeigte, bevor sie den Grund für die Warnung erkennen konnten. Hier lassen
sich Tendenzen in den Reaktionen auf die verschiedenen Warntypen erkennen.
73
8.2.1
Anzahl der Kollisionen
Für die Anzahl der Kollisionen wurden Häufigkeiten ermittelt. Nur in drei der sechs Szenarien
traten Kollisionen auf (siehe Tabelle 15). Ein χ2-Test führte zu keinem signifikanten Ergebnis
und somit zu keinen signifikanten Unterschieden in der Anzahl der Kollisionen zwischen den
Warntypen und der Bedingung ohne Warnung. Insgesamt führte das erste Szenario zu den
meisten Kollisionen, besonders in der Bedingung ohne Warnung.
Tabelle 15: Häufigkeiten der Kollisionen pro Szenario (in %)
Keine Warnung
Ton
räumlicher Ton
Auditory Icons
alle Warnungen
Tonwarnungen
Szenario 1
78,9
50,0
57,9
64,7
57,4
54,1
Szenario 3
11,8
0,0
0,0
0,0
-
Szenario 4
37,5
5,6
10,5
0,0
5,6
8,1
Bei der Bedingung ohne Warnung traten 20 % mehr Kollisionen auf als bei den anderen
Warnungen zusammengenommen („alle Warnungen“). Der Ton ist fast 30 % besser als die
Bedingung ohne Warnung.
8.2.2
Bremsreaktionszeit und Abstand zum Kollisionsobjekt
Für die Variablen Bremsreaktionszeit und Abstand zum Kollisionsobjekt wurden multivariate
Varianzanalysen getrennt für jedes Szenario berechnet, da aufgrund der unterschiedlichen
Stimuli in der Bedingung Auditory Icon keine gemeinsame Analyse erfolgen konnte.
Nachfolgend wird eine Darstellung der Ergebnisse pro Szenario angegeben und
anschließend erfolgt eine Zusammenfassung der Ergebnisse über alle Szenarien.
8.2.2.1 Szenario 1: Sichtbehinderung I
Das erste Szenario „Sichtbehinderung I“ führte zu keinem signifikanten Haupteffekt, alle
Werte lagen sehr nah beieinander (siehe Tabelle 16). Allenfalls ein tendenzieller Effekt der
Bedingung des Warntyps war zu erkennen (Wilks-Lambda: F[6,122] = 1.93, p = .08). Es
lagen demzufolge auch keine signifikanten Einzelvergleiche vor.
74
Tabelle 16: Mittelwerte und Standardfehler der geschätzten Randmittel in Szenario 1 – Sichtbehinderung I
Abhängige
Variable
Bedingung
Auditory Icons
räumlicher
Ton
Bremsreaktionszeit
in ms
Ton
ohne Warnung
Auditory Icons
Minimaler Abstand räumlicher Ton
in cm
Ton
ohne Warnung
Mittelwert Standardfehler
1474,53
1636,82
1483,75
1570,75
297,40
390,61
464,28
290,35
107,79
107,79
111,11
111,11
71,34
71,34
73,53
73,53
8.2.2.2 Szenario 2: Stau I
Im zweiten Szenario „Stau I“ fand sich ein Haupteffekt der Bedingung des Warntyps (WilksLambda: F[6,98] = 2.497, p < .05). Tabelle 17 gibt die Mittelwerte und Standardfehler wieder.
Einzelvergleiche zeigten jedoch, dass nur der räumliche Ton zu einem Vorteil im Vergleich
zur Bedingung ohne Warnung führte (Tabelle 22).
Tabelle 17: Mittelwerte und Standardfehler der geschätzten Randmittel in Szenario 2 – Stau I
Abhängige
Variable
Bedingung
Auditory Icons
Bremsreaktionszeit räumlicher Ton
in ms
Ton
ohne Warnung
Auditory Icons
in cm
Ton
ohne Warnung
2571,31
2101,29
2509,64
2871,00
3772,95
4825,31
4020,84
2889,84
193,69
169,37
186,64
220,84
355,69
311,04
342,75
405,55
8.2.2.3 Szenario 3: Rechts Abbiegen
Das dritte Szenario „Rechts Abbiegen“ führte zu einem hochsignifikanten Haupteffekt (WilksLambda: F[6,92] = 6.254, p < .01). Einzelvergleiche zeigten, dass alle Warntypen besser
waren als die Bedingung ohne Warnung (Tabelle 22). Der Mittelwert der Bedingung ohne
Warnung unterschied sich deutlich von den anderen Mittelwerten (siehe Tabelle 18).
75
Tabelle 18: Mittelwerte und Standardfehler der geschätzten Randmittel in Szenario 3 – Rechts Abbiegen
Abhängige
Variable
Bedingung
Auditory Icons
räumlicher
Ton
Bremsreaktionszeit
in ms
Ton
ohne Warnung
Auditory Icons
in cm
Ton
ohne Warnung
622,40
1054,00
620,27
2372,00
1947,02
1551,94
1981,99
810,84
158,75
153,71
158,75
274,96
117,08
113,36
117,08
202,78
8.2.2.4 Szenario 4: Sichtbehinderung II
Im vierten Szenario „Sichtbehinderung II“ trat ein hochsignifikanter Haupteffekt auf (WilksLambda: F[6,130] = 8.971, p < .01). Einzelvergleiche zeigten, dass alle Warntypen besser
waren als die Bedingung „ohne Warnung“ (Tabelle 22). Die einzelnen Mittelwerte sind der
Tabelle 19 zu entnehmen).
Tabelle 19: Mittelwerte und Standardfehler der geschätzten Randmittel in Szenario 4 – Sichtbehinderung II
Abhängige
Variable
Bedingung
Auditory Icons
in ms
Ton
ohne Warnung
Auditory Icons
Minimater Abstand räumlicher Ton
in cm
Ton
ohne Warnung
1101,65
1198,89
1096,94
1857,06
1166,51
1129,36
1293,39
452,88
80,31
75,97
80,31
80,31
111,85
105,80
111,85
111,85
8.2.2.5 Szenario 5: Geparkte Autos
Auch im fünften Szenario „Geparkte Autos“ gab es einen hochsignifikanten Haupteffekt
(Wilks-Lambda: F[6,132] = 10.739, p < .01). Einzelvergleiche zeigten, dass alle Warntypen
besser waren als die Bedingung „ohne Warnung“ (Tabelle 22). Die Mittelwerte und
Standardfehler sind Tabelle 20 zu entnehmen.
76
Tabelle 20: Mittelwerte und Standardfehler der geschätzten Randmittel in Szenario 5 – Geparkte Autos
Abhängige
Variable
Bedingung
Auditory Icons
räumlicher
Ton
Bremsreaktionszeit
in ms
Ton
ohne Warnung
Auditory Icons
in cm
Ton
ohne Warnung
1231,41
1211,05
1207,06
1815,29
1690,78
1730,22
1691,18
927,50
59,25
56,05
57,58
59,25
83,00
78,51
80,66
83,00
8.2.2.6 Szenario 6: Stau II
Das letzte Szenario „Stau II“ führte auch zu einem hochsignifikanten Haupteffekt (WilksLambda: F[6,120] = 5.83, p < .01). Einzelvergleiche zeigten, dass nur das Auditory Icon zu
keinem Vorteil im Vergleich zur Bedingung „ohne Warnung“ führte (Tabelle 22). In diesem
Szenario zeigte sich ein Vorteil des räumlichen Tons und des einfachen Tons gegenüber den
Auditory Icons. Dieses Ergebnis kann man auch an den unterschiedlichen Mittelwerten
ablesen (siehe Tabelle 21).
Tabelle 21: Mittelwerte und Standardfehler der geschätzten Randmittel in Szenario 6 – Stau II
Abhängige
Variable
Bedingung
Auditory Icons
in ms
Ton
ohne Warnung
Auditory Icons
in cm
Ton
ohne Warnung
2065,47
1636,36
1709,69
3003,33
5751,62
7471,02
7043,76
4904,58
200,06
233,61
193,70
182,62
416,81
486,73
403,57
380,49
8.2.2.7 Gesamtübersicht
Tabelle 22 liefert eine Übersicht über die ermittelten Effekte in den Varianzanalysen. Ab dem
dritten Szenario „Rechts Abbiegen“ gab es einen generellen Lerneffekt, d. h., alle Warntypen
77
waren besser als die Bedingung ohne Warnung. Dies gilt allerdings nicht für das Szenario
„Stau II“, hier konnte das Auditory Icon keinen Vorteil im Vergleich zur Bedingung ohne
Warnung zeigen.
Tabelle 22: Übersicht aller Effekte aus den Varianzanalysen pro Szenario (AI = Auditory Icon, rT = räumlicher
Ton, T = Ton, B = Baseline/ohne Warnung) (A = Bonferroni-Korrektur; B = Tamhane-Korrektur bei
Varianzungleichheit)
Haupteffekt
(WilksLambda)
Szenario
F = 1.93
(p = .08)
F = 2.50
(p < .05)
Sichtbehinderung I
Stau I
Partielles
EtaQuadrat
.09
.13
Rechts Abbiegen
F = 6.25
(p < .01)
.29
Sichtbehinderung II
F = 8.97
(p < .01)
.29
Geparkte Autos
F = 10.74
(p < .01)
.33
Stau II
F = 5.83
(p < .01)
.24
Auditory Icons
Signifikante Einzelvergleiche
räumlicher Ton
Abstand
Reaktionszeit
-
-
rT > B (p < .01) (A)
rT < B (p < .05) (A)
T > B (p < .05) (B)
AI > B (p < .01) (B)
rT > B (p = .07) (B)
AI > B (p < .01) (B)
rT > B (p < .01) (B)
T> B (p < .01) (B)
AI > B (p < .01) (B)
rT > B (p < .01) (B)
T > B (p < .01) (B)
rT > AI (p = .010) (A)
T > AI (p < .05) (A)
rT > B (p < .01) (A)
T > B (p < .01) (A)
AI < B (p < .01) (A)
rT < B (p < .01) (A)
T < B (p < .01) (A)
AI < B (p < .01) (B)
rT < B (p < .01) (B)
T < B (p < .01) (B)
AI < B (p < .01) (B)
rT < B (p < .01) (B)
T < B (p < .01) (B)
Ton
ohne Warnung
3500
3000
Zeit in ms
2500
2000
1500
1000
500
0
Abbildung 20: Mittelwerte und Standardfehler der Bremsreaktionszeiten
78
AI < B (p < .01) (A)
rT < B (p < .01) (A)
T < B (p < .01) (A)
In Abbildung 20 und Abbildung 21 wird erkennbar, dass die Reaktionszeiten der Warntypen
im Szenario „Sichtbehinderung I“ sehr nahe beieinander lagen.
Auditory Icons
räumlicher Ton
Ton
ohne Warnung
8000
Abstand in cm
6000
4000
2000
0
Abbildung 21: Mittelwerte und Standardfehler des Abstands zum Kollisionsobjekt
Die Unterschiede zwischen den Szenarien sind größtenteils durch die Szenariotypen selbst
zu erklären, die Stauszenarien I und II waren nicht genauso zeitkritisch wie die anderen
Szenarien, die durch die Straße kreuzende Objekte (Fahrrad oder Hund) gekennzeichnet
waren.
Die bisherige Auswertung zeigte kaum Unterschiede zwischen den Warntypen. Deshalb
wurde eine Post-hoc-Analyse der Reaktionsmuster durchgeführt. Da ab dem zweiten
Szenario eine größere Anzahl an Versuchsteilnehmern bereits eine Reaktion zeigte, bevor
das Kollisionsobjekt sichtbar war, wurden sie in zwei Gruppen eingeteilt. Dies erscheint
sinnvoll, da ab dem zweiten Szenario davon auszugehen ist, dass ein Lerneffekt eingetreten
ist, der zu unangemessenen Handlungen in Form von Überreaktionen geführt haben könnte.
Tatsächlich zeigten sich hier einige Unterschiede, die im Folgenden dargestellt werden.
79
8.2.3
Auswertung von Reaktionsmustern
Die Warnung wurde in jedem Szenario ausgegeben, bevor der Proband das Gefahrenobjekt
sehen konnte. Aus diesem Grund gab es zwei Zeitpunkte, zu denen eine Person mit einer
Bremsreaktion reagieren konnte: Direkt nach der Warnung,
bevor das Objekt zu sehen war oder nachdem das Objekt
Warnung
sichtbar wurde (Abbildung 22). Für jedes Szenario wurde nun
eine solche Einteilung der Reaktionen vorgenommen. Im ersten
BR
¬ BR
Szenario der „Sichtbehinderung I“ wurden alle Reaktionen erst
ausgeführt, nachdem das Objekt sichtbar war. Im Abbiege-
Sicht des Objektes
Szenario war eine solche Einteilung aufgrund von Problemen in
BR
der Logfile-Aufzeichnung nicht möglich. Abbildung 23 zeigt die
¬ BR
Häufigkeiten der initiierten Bremsreaktionszeiten, die nach
potentielle
Kollision
dieser Einteilung vor der Sichtbarkeit des Objekts initiiert
wurden.13
Abbildung 22: Szenarienablauf
(BR = Bremsreaktion;¬ BR = keine Bremsreaktion)
Auditory Icons
räumlicher Ton
Ton
100
75
Häufigkeiten in Prozent
80
64,7
64,3
60
57,1
52,6
55,6
55,6
47,4
41,2
40
33,3
29,4
25
20
0
Stau I
SichtGeparkte Autos
behinderung II
Stau II
Abbildung 23: Anzahl der Bremsreaktionen, bevor Kollisionsobjekt sichtbar war (Häufigkeiten in %)
13
Über alle Szenarien gab es in den Bedingungen mit Warnung einen Fall, in dem keine Bremsreaktion
ausgeführt wurde.
80
Die Bedingung räumliches Auditory Icon wies über alle Szenarien hinweg die wenigsten
Reaktionen vor dem Erscheinen des Objektes auf. Die Werte der Ton-Bedingungen, sowohl
die räumliche Tonwarnung als auch die einfache Tonwarnung, unterschieden sich
untereinander in der Rangfolge über die Szenarien und führten immer zu einer höheren
Anzahl an Reaktionen vor Sichtung des Objektes im Vergleich zu den räumlichen Auditory
Icons. Ein χ2-Test führte jedoch zu keinem signifikanten Ergebnis.
8.2.4
Akzeptanzfragebogen
Die Versuchsteilnehmer füllten nach der Untersuchung einen Akzeptanzfragebogen aus. Die
Probanden mussten die Aussagen aus Tabelle 23 beurteilen Die Einstufung erfolgte anhand
einer fünfstufigen Ratingskala mit den Endpunkten „trifft nicht zu“ bis „trifft völlig zu“. Der
Fragebogen umfasst insgesamt vier Dimensionen, die sich mit Sicherheit, Störung, Kontrolle
und Spaß bezeichnen lassen und auf die sich die Items aufteilen.14 Für diese vier
Dimensionen können Summenwerte der Antwortratings berechnet werden. Der höchste zu
erreichende Summenwert liegt bei 15 Punkten (da es jeweils 3 Items pro Kategorie mit einer
höchstmöglichen Zahl von 5 gibt).
Tabelle 23: Items aus dem Akzeptanzfragebogen (modifiziert nach Weiler, 2003)
Nr.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
Items: . „Durch die Nutzung des Warnsystems würde ich ...“
... mich sicherer fühlen.
... sicherer fahren.
... noch lieber Autofahren.
... mich in meiner persönlichen Freiheit eingeschränkt fühlen.
... verantwortungsvoller fahren.
... durch die Warnungen genervt werden.
... bei der Anwesenheit von Mitfahrern peinlich berührt sein.
... mehr Spaß am Fahren haben.
... mich kontrolliert fühlen.
... durch die Warnungen abgelenkt werden.
... mich bevormundet fühlen.
... das Fahren unterhaltsamer finden.
Median Minimum Maximum
4
2
5
3
1
5
2
1
5
1
1
5
2
1
5
3
1
4
1
1
4
2
1
5
1
1
5
2
1
5
1
1
4
1
1
4
Abbildung 24 gibt die erreichten Mittelwerte und Standardfehler der Summenwerte pro
Dimension wieder. Zwischen den Bedingungen zeigen sich kaum Differenzen, eine
Multivariate Varianzanalyse erbrachte keine signifikanten Unterschiede der Bedingungen in
den vier Dimensionen.
14
Sicherheit: Item 1,2,5; Störung: Item 6,7,10; Kontrolle: Item 4,9, 11; Spaß: Item 3,8,12
81
Sicherheit
Störung
Kontrolle
Spaß
Summenwert (pro Dimension)
15
13
11
9
7
5
3
1
AI
räumlicher Ton
Ton
ohne Warnung
Abbildung 24: Mittelwerte und Standardfehler der Summenwerte pro Dimension
8.2.5
Interview
In einem abschließenden Interview wurden die Probanden gefragt, ob sie die räumliche
Positionierung der Warnungen (natürlich nur in den entsprechenden Bedingungen) bemerkt
hatten. Nur vier von 30 Probanden berichteten eine bewusste Wahrnehmung der räumlichen
Positionierung der Warnungen, die alle aus der Auditory Icon Bedingung stammten.
Des Weiteren gaben die Probanden freie Äußerungen darüber ab, was ihnen zu der Studie
einfiel – dies wurde inhaltlich nach Aussagen kategorisiert und ist in Abbildung 25 für die
einzelnen Bedingungen wiedergegeben. Hier wurde von einigen Personen aus den
Tonbedingungen erwähnt, dass sie oft vor der Sicht des Kollisionsobjektes reagiert hatten
(„Bremsung vor Sicht“). Einige Teilnehmer der Tonbedingungen erwähnten, dass sie beim
Auftreten der ersten Warnung dachten, es läge eine Gefahr im Fahrzeuginnenraum vor, auf
die sie reagieren müssten, und nicht außerhalb des Fahrzeugs („zu Anfang unklar“, „Gefahr
im Fahrzeug“). Fast in allen Bedingungen wurde geäußert, dass es zu Beginn unklar war,
was die Warnung zu bedeuten hatte („unsicher“, „irritiert“, „beim ersten Aufreten der
Warnung erschrocken“). Neben diesen kategorisierten Äußerungen erfolgten noch einige
weitere interessante Bemerkungen der Versuchsteilnehmer. So äußerten einige Personen,
dass sie sehr starke Bremsreaktionen ausgeführt hätten und sie daraufhin Bedenken hatten,
dass dies möglicherweise in der Realität mit dem Nachfolgeverkehr schwierig sein könnte
(„zu starke Reaktion“). Eine andere Anmerkung, die in der Bedingung der Auditory Icons
82
auftrat, war, dass einige Probanden beim Ertönen der Autohupe zuerst in den Rückspiegel
schauten, da sie annahmen, dass sich etwas von hinten bemerkbar machte.
AI
rT
T
7
5
4
3
2
3
2
2
R
ug
hr
ze
ri
m
ef
ah
G
st
a
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An
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ch
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g
Br
em
su
n
2
1
er
t
t
1
2 2
zu
2 2
Abbildung 25: Freie Aussagen der Versuchsteilnehmer (absolute Häufigkeiten)
8.3 Diskussion der Hauptstudie 1
In dieser Studie sollte untersucht werden, ob eine semantisch angereicherte Warnung zu
einer schnelleren Reaktion, einem größeren Abstand zum Kollisionsobjekt und zu weniger
Kollisionen in einer Gefahrensituation im Vergleich zu einer weniger informativen Warnung
führt. Dies beinhaltete, dass aufgrund der Abstufungen im Informationsgehalt das räumliche
Auditory Icon die meiste Information über die Gefahrensituation übermittelt und deshalb den
Fahrer am besten unterstützt. Diese Warnung sollte zu einem Reaktionszeitvorteil und zu
einem größeren Abstand im Vergleich zur einfachen Tonwarnung führen, die keine
Information außer einer reinen zeitlichen Alarmierung darüber, dass bald etwas passieren
könnte, enthält (Hypothese 1.1 und Hypothese 2.1). Ebenso sollte ein Vorteil im Vergleich
zur räumlichen Tonwarnung bestehen, die nur Information über die örtlichen Gegebenheiten
und den zeitlichen Aspekt transportiert (Hypothese 1.2 und Hypothese 2.2). Diese
Hypothesen werden durch die Ergebnisse der Studie nicht gestützt. Hypothese 1.3 und
Hypothese 2.3 können nur teilweise beibehalten werden, da ab dem dritten Szenario alle
Warntypen zu einem Reaktionszeitvorteil und einem größeren Abstand im Vergleich zur
Bedingung ohne Warnung führen.
83
Für die Variable der Anzahl der Kollisionen ließen sich keine signifikanten Effekte finden, es
traten auch nur sehr wenige Kollisionen auf. Deshalb kann an den Hypothesen, dass die
räumlichen Auditory Icons im Vergleich zu den anderen Warntypen zu weniger Kollisionen
führen, nicht festgehalten werden (Hypothesen 3.1 – 3.3). Tendenziell scheint es so zu sein,
dass weniger Kollisionen erfolgen als ohne eine Warnung. Im ersten Szenario traten weit
über 50 % Kollisionen auf, sowohl in den Bedingungen mit als auch ohne Warnung. Ob
dieses Szenario nun besonders schwierig war oder ob es an der ersten Konfrontation mit
einer Warnung gelegen hat, kann im Nachhinein nicht eindeutig geklärt werden, da aus
versuchsökonomischen Gründen auf eine permutierte Darbietung der Szenarien verzichtet
wurde. Aus diesem Grund sind auch Reihenfolgeeffekte von vorherigen auf nachfolgende
Szenarien nicht auszuschließen. Der Aspekt, dass nach dem ersten Szenario nur noch
wenige bis gar keine Kollisionen auftraten, liegt jedoch wahrscheinlich darin begründet, dass
sich nach der Präsentation eines Szenarios eine gewisse Erwartungshaltung der Probanden
einstellte, die dazu führte, dass nach dem Ertönen einer Warnung bzw. auch in der
Bedingung ohne Warnung schnellere Reaktionen zur Vermeidung einer Kollision gezeigt
wurden.
Neben der hypothesengeleiteten Auswertung wurde eine Analyse der Reaktionsmuster
durchgeführt, da durch diese Betrachtungsweise zusätzliche Informationsaspekte gewonnen
werden konnten. Zu Beginn der Studie waren die Teilnehmer darüber informiert, dass sie ein
neuartiges Warnsystem testen, hatten jedoch keine Information über die Art des Systems
und die Bedeutung der Warnung. Deshalb konnten die Tonwarnungen bei ihrem ersten
Auftreten alleine einen zeitlichen Hinweis über eine bevorstehende Gefährdung unbekannter
Art liefern. Nach den anfänglichen Irritationen wussten die Versuchsteilnehmer jedoch in
allen Bedingungen mit Warnung ab dem zweiten Szenario, dass es sich um
Kollisionssituationen handelt, und konnten bereits vor der Objekterkennung reagieren. Dies
trat vermehrt in der Bedingung der Tonwarnungen auf. Zu klären bleibt, ob dies eine
sinnvolle Reaktion darstellt, da es sich auch um eine vorschnelle Reaktion handeln könnte.
Möglicherweise bereitet das räumliche Auditory Icon besser auf eine Gefahr vor, wie es der
Befund einer Studie unterstützt (Wang, et al., 2007). In der Studie fanden sie heraus, dass
ihre Probanden die Reaktionen zurückhielten, bis sie das sich annähernde Fahrzeug sehen
konnten, und schlussfolgerten, dass das Warnsignal möglicherweise die Aufmerksamkeit in
die richtige Richtung ausrichtet und dadurch auf die Gefahr vorbereitet. Ob dieses Muster für
diese Studie zutrifft, kann jedoch zum jetzigen Zeitpunkt nicht geklärt werden.
Die räumliche Positionierung der akustischen Warnungen wurde kaum bemerkt, was sich im
Interview nach der Untersuchung zeigte. Dies kann möglicherweise dadurch erklärt werden,
84
dass die Probanden durch die fehlenden Hinweise, dass die Warnung derartige Information
enthält, dies nicht bewusst wahrnehmen konnten. Jedoch könnte es der Fall gewesen sein,
dass eine unterschwellige Wahrnehmung stattfand, ohne dass sie bewusst darüber berichten
konnten (Nisbett & Wilson, 1977). Da sich jedoch kein positiver Effekt in der Reaktion zeigte,
wie z. B. schnellere Reaktionen, scheint die Verwendung von räumlichen akustischen
Warnungen wenig hilfreich zu sein.
Stattdessen sollte die räumliche Information besser über die visuelle Modalität übermittelt
werden, die dann möglicherweise bewusst wahrgenommen wird und zu einem positiven
Ausrichten der Aufmerksamkeit führen könnte. Dies wird für die zweite Studie in Betracht
gezogen. Eine mögliche Umsetzung wäre z. B. das Aufleuchten einer Lichtquelle, die sich in
etwa in der Richtung der Gefahr befindet. Das hätte den Vorteil gegenüber der akustischen
räumlichen Information, dass die Aufmerksamkeit des Fahrers direkt in die Richtung der
Gefahr gelenkt wird und kaum übersehen werden kann. Eine in einem anderen Kontext
verwendete visuelle Darbietung von örtlicher Information über eine Gefahrenquelle stammt
aus einer Studie, in der im Rahmen von Nachtsichtsystemen eine LED-Leiste unterhalb einer
Windschutzscheibe positioniert wurde (Mahlke, Roesler, Seifert, Krems, & Thuering, 2007).
Dieser Ansatz wird als sehr sinnvoll erachtet und hat sich im Kontext der Nachtsichtsysteme
als gut geeignet erwiesen.
Generell wird am Ansatz der Verwendung von Auditory Icons zur Übermittlung der
Information über die Art der Gefahr festgehalten, da möglicherweise Aspekte der
Untersuchung bzw. Spezifika der einzelnen Szenarien dazu geführt haben, dass sich keine
positiven Effekte zeigen konnten. Zudem wurde keine reine Bedingung der Auditory Icons
ohne zusätzliche Information untersucht, was in der zweiten Hauptstudie erfolgen soll.
Der kritische Aspekt bleibt jedoch die Auswahl geeigneter Auditory Icons für bestimmte
Gefahrensituationen. Wie im Beginn dieser Arbeit ausgeführt wurde, ist es sehr schwierig,
geeignete Varianten zu finden. Prinzipiell ist jedoch ein nomic oder iconic mapping (siehe
4.4) am besten geeignet, eine bestimmte Information zu übermitteln, da hier das Signal und
das zu signalisierende Ereignis konsistent sind (Coward & Stevens, 2004). Für das
Vorhandensein eines Autos gibt es jedoch kein iconic mapping im Sinne eines Geräusches,
das durch ein Auto in einer Gefahrensituation ausgelöst wird. In dieser Studie wurde das
Auditory Icon einer Autohupe verwendet, um zu signalisieren, dass sich ein Auto auf
Kollisionskurs befindet. Einige Probanden äußerten im Interview nach der Studie, dass sie
nach dem Ertönen der Warnung in den Rückspiegel geschaut hätten. Das stand im
Gegensatz zu der erwünschten Reaktion, nämlich der Ausrichtung der Aufmerksamkeit auf
die Straße, und könnte zu negativen Effekten in Form von längeren Reaktionszeiten geführt
85
haben. Erklärbar ist dies dadurch, dass die Assoziation, die das Auditory Icon bei einigen
Probanden auslöste, nicht zu der visuellen Information in der Situation passte und somit
nicht kongruent war. Nach Bussemaker und De Haan (2000) wird eine Reaktion jedoch nur
beschleunigt, wenn die visuelle und akustische Information kongruente Handlungen
impliziert. Dies war jedoch zumindest bei einigen Teilnehmern, die in den Rückspiegel
blickten, nicht gegeben. Deshalb heißt dies, dass in diesen Fällen unangemessene Auditory
Icons verwendet wurden. So sollte z. B. anstelle der Autohupe als Auditory Icon für das
Vorhandensein
eines
Autos
vor
dem
Fahrzeug
stattdessen
eine
Variante
des
Bremsgeräusches für die zweite Studie genutzt werden. Ein derartiges Auditory Icon wurde
bereits erfolgreich in Fahrzeugkontexten eingesetzt (siehe Belz et al. 1999 und Graham
1999), allerdings muss getestet werden, ob die Verwendung in realistischeren Szenarien
weiterhin zu den positiven Effekten führt.
Vor dem Hintergrund des zweiten Forschungsziels und des Beitrags zur Beurteilung von
Kollisionswarnungen in frühen Phasen der Systementwicklung lassen sich einige
Erkenntnisse aus dieser Untersuchung ableiten, die in die Umsetzung der zweiten
Hauptstudie einfließen. Zum Ersten sollten Untersuchungsszenarien generiert werden, die
für eine Beurteilung von Kollisionswarnungen in frühen Phasen der Systementwicklung
geeignet sind. In dieser Studie war besonders das erste Szenario, „Sichtbehinderung I“, für
eine Evaluation geeignet, da dieses Szenario aufgrund der aufgetretenen Kollisionen eine
Beurteilung auf allen drei abhängigen Variablen ermöglichte. Zum Zweiten sollte
sichergestellt werden, dass eine geeignete Instruktion der Versuchsteilnehmer erfolgt, damit
die Effekte unter einigermaßen realistischen Bedingungen erzeugt werden und übertragbar
sind. Dies wurde in dieser Studie lediglich für das erste Szenario tatsächlich umgesetzt, da
nur hier die Probanden die Gefahrensituation völlig unvorbereitet erlebten. Im Anschluss an
dieses Szenario waren die Probanden in einem gewissen Sinne darauf vorbereitet, was für
eine Art von Gefahrensituation sie erleben werden. Deshalb ist die Beurteilung einer
„intuitiven“ Reaktion nur für dieses erste Szenario vollkommen valide.
Für die nachfolgende Studie bleibt deshalb festzuhalten, dass es sinnvoller zu sein scheint,
Versuchspersonen nur einige wenige (1 – 2) Szenarien darzubieten, da eine Untersuchung
mittels vieler aufeinander folgender kritischer Situationen eine Erwartungshaltung und
Lerneffekte auslöst. Außerdem sollten bei mehreren Szenarien diese ausbalanciert
dargeboten werden, damit Effekte eindeutig den Manipulationen zugeordnet und
Reihenfolgeeffekte ausgeschlossen werden können. Dies ist ebenso leichter umsetzbar,
wenn nur einige wenige Szenarien verwendet werden.
86
8.4 Zusammenfassung
Das erste Szenario der Simulatoruntersuchung führte zu keinen signifikanten Ergebnissen.
Im zweiten Szenario gab es einen Vorteil der räumlichen Tonwarnung in den abhängigen
Variablen
Bremsreaktionszeit
und
Abstand
zum
Kollisionsobjekt.
Später
kam
es
wahrscheinlich zu Lerneffekten, da alle Warntypen zu einem Vorteil gegenüber der
Bedingung „ohne Warnung“ führten. Es traten hauptsächlich im ersten Szenario Kollisionen
auf und die meisten erfolgten in der Bedingung „ohne Warnung“, allerdings zeigten sich
keine signifikanten Effekte. Die Evaluation der Reaktionsmuster lieferte ab dem zweiten
Szenario eine erhöhte Anzahl an Reaktionen vor dem Erblicken des Objektes für die
Tonwarnungen im Vergleich zu der Bedingung räumliche Auditory Icons. Dieser Effekt blieb
dann über alle Szenarien stabil. Die Akzeptanzdaten unterschieden sich kaum, die
Einstufung der Sicherheit war relativ hoch, die Werte auf den anderen Dimensionen waren
niedrig. Das Interview zeigte, dass keine bewusste Wahrnehmung der räumlichen
Positionierung der Warnungen stattfand.
Bezogen auf die aufgestellten Hypothesen lässt sich kein Vorteil in Bezug auf schnellere
Reaktionen und größere Abstände der räumlichen Auditory Icons im Vergleich zu den
anderen Warntypen aufweisen. Allein die Hypothese über den Vorteil aller Warnungen im
Vergleich zur Bedingung „ohne Warnung“ im Sinne schnellerer Reaktionen und größerer
Abstände zum Kollisionsobjekt kann aufrechterhalten werden, allerdings auch erst ab dem
dritten Szenario. Die Hypothese, dass räumliche Auditory Icons zu weniger Kollisionen im
Vergleich zur einfachen Tonwarnung führen, kann nicht beibehalten werden. Die Hypothese,
dass alle Warntypen zu weniger Kollisionen führen als keine Warnung, bleibt höchstens
tendenziell bestehen, jedoch trat kein signifikanter Effekt auf.
87
9
HAUPTSTUDIE 2
In Hauptstudie 2 werden Auditory Icons, die jeweils über ein anderes Gefahrenobjekt
informieren, mit zusätzlicher Information über die Position der Gefahrenquelle versehen.
Basierend auf den Ergebnissen von Hauptstudie 1 wird die räumliche Position der Gefahr
allerdings visuell übermittelt. Durch die Aufteilung der Information auf unterschiedliche
Modalitäten entstehen multimodale Warnungen, was einen zusätzlichen positiven Effekt
hervorrufen könnte. Diese „semantisch angereicherten“ Warnungen werden in relevanten
Szenarien im Fahrsimulator im Vergleich zu unimodalen akustischen Warnungen getestet
(siehe auch Abbildung 8). Erkenntnisse für das zweite Forschungsziel sind die Verwendung
von nur zwei Simulatorszenarien und deren Ausbalancierung, damit Reihenfolgeeffekte und
Erwartungshaltungen der Probanden minimiert werden können. Nachfolgend werden die
Fahrsimulatoruntersuchung samt Ablauf sowie das verwendete Material dargestellt.
Anschließend erfolgt eine Darstellung und Diskussion der Ergebnisse dieser Untersuchung.
9.1 Methodik
Die Untersuchungsmethode war wie in der ersten Studie der statische Fahrsimulator (siehe
8.1). Auch dieses Mal waren Motorengeräusche zur möglichst realistischen Simulation der
Fahrsituation vorhanden, jedoch keine Vibrationen.
9.1.1
Versuchsdesign
Das Versuchsdesign bestand aus einem dreifaktoriellen 2 x 2 x 2 between-subjects Design
mit den Faktoren akustischer Warntyp, visuelle Komponente und Szenario-Sequenz. Die
Warnvarianten wurden in zwei unterschiedlichen Szenarien untersucht.
9.1.2
Unabhängige Variablen
Die unabhängigen Variablen waren der akustische Warntyp, der aus den zwei Stufen
Auditory Icon und Ton bestand, sowie der Faktor der visuellen Komponente, die entweder
vorhanden oder nicht vorhanden war („ohne LED“/„mit LED“). Die dritte unabhängige
Variable war die Szenario-Sequenz, also die Reihenfolge der Darbietung der Szenarien
(„Auto-Fahrrad“ oder „Fahrrad-Auto“). Hierbei bedeutet die Sequenz Auto-Fahrrad, dass eine
Versuchspersonen zuerst das Autoszenario erlebte und anschließend das Fahrradszenario.
Diese Warnvarianten wurden gewählt, da sie einen unterschiedlichen Grad an Information
enthalten sowie uni- bzw. multimodal umgesetzt werden sollten. Auf unterster Ebene liegt
wieder der einfache Ton, der außer einer allgemeinen Alarmierung keine Information enthält.
88
Auf der nächsthöheren Stufe befinden sich sowohl das Auditory Icon, da es Information über
die Art der Gefährdung übermittelt, als auch die Kombination aus Ton und LED, das eine
Übermittlung von Information über den Ort der Gefahr darstellt. Die informationshaltigste
Warnung auf der obersten Stufe ist die Kombination aus Auditory Icon und LED, da sowohl
Information über die Gefahr als auch deren Ort dargeboten wird. Die Untersuchung
beinhaltet somit vier verschiedene Warntypen mit Variationen im Informationsgehalt, die sich
auf 2 x 2 Faktoren (akustischer Warntyp und visuelle Komponente) aufteilen. Hiermit sollte
die Forschungsfrage untersucht werden, ob eine multimodale semantisch angereicherte
Warnung in diesem Kontext zu einem Vorteil im Vergleich zu weniger informativen und
unimodalen Warnungen führt.
9.1.3
Abhängige Variablen
Die abhängigen Variablen waren auf der Seite der Fahrparameter die Bremsreaktionszeit,
der Abstand zum Kollisionsobjekt und die Anzahl der Kollisionen. Die Bremsreaktionszeit
wurde gemessen vom Zeitpunkt der Warnung bis zur Betätigung der Bremse. Der Abstand
zum Kollisionsobjekt wurde bei Halt des Fahrzeugs errechnet. Bei einer Ausweichaktion
wurde der minimalste Abstand, bevor wieder eine Zunahme zu verzeichnen war, verwendet.
Neben diesen Fahrdaten wurden noch ein Fragebogen zu demografischen Daten und ein
Akzeptanzfragebogen zu Warnsystemen (Weiler, 2003) verwendet. Zum Abschluss der
Untersuchung wurden die Teilnehmer interviewt.15
9.1.4
Szenarioentwicklung
Es wurden zwei Kollisionssituationen umgesetzt. Die Szenarien waren nicht äquivalent zu
denen aus der ersten Studie, da es wünschenswert war, noch kritischere Szenarien zu
erzeugen, damit mehr Kollisionen auftreten können. Als sinnvolle Umsetzungen wurden ein
potentieller Auffahrunfall und ein verdecktes Fahrrad angesehen. Das Autoszenario war so
gestaltet, dass der Proband hinter einem roten LKW fuhr, der plötzlich die Geschwindigkeit
verringerte. Das akute Bremsen konnte erst sehr spät erkannt werden, da die Bremsleuchten
nicht funktionierten (Abbildung 26). Im Fahrradszenario fuhr plötzlich ein Radfahrer hinter
einem braunen Kleintransporter von der rechten Seite auf die Fahrbahn (Abbildung 26).
15
Die Items aus diesen lassen sich im genauen Wortlaut im Anhang finden, eine auszugsweise Wiedergabe
erfolgt im Ergebnisteil.
89
Abbildung 26: Autoszenario (obere Reihe) und Fahrradszenario (untere Reihe)
Welches Auditory Icon präsentiert wurde, richtete sich auch in dieser Studie nach dem
jeweiligen Konfliktobjekt, das entweder ein Auto oder ein Fahrrad war. Somit wurde für das
Auto das Bremsgeräusch verwendet, für das Fahrrad das Geräusch der Fahrradklingel
(siehe Tabelle 24). Die Probanden wurden den Versuchsbedingungen nach dem Alter
ausbalanciert zugeteilt.
Tabelle 24: Szenarien und Bedingungen aus Studie 2
Konfliktauslöser
Bedingung:
Auditory
Icons (AI)
Bedingung:
Ton
Auto
Bremsleuchten
ausgefallen
Bremsgeräusch
600-HzTon
Fahrrad
Verdeckung:
parkende Autos
Fahrradklingel
600-HzTon
Szenario
(Kollisionsobjekt)
90
Bedingung:
AI mit LED
Bedingung:
Ton mit LED
Bremsgeräusch
+ Leuchten der
Dioden mittig
Fahrradklingel
+ Leuchten der
Dioden rechts
600-Hz-Ton +
Leuchten der
Dioden mittig
600-Hz-Ton +
Leuchten der
Dioden rechts
9.1.5
Material
Das Reizmaterial bestand aus dem 600-Hz-Rechteck-Wellenform-Ton aus der ersten Studie
sowie der Fahrradklingel und dem Bremsgeräusch als Warnungen in der Bedingung Auditory
Icon (siehe Tabelle 24). Alle Stimuli waren Stereo-Dateien und wurden über die
Fahrzeuglautsprecher mit ca. 73 – 77 dB wiedergegeben. In der Lautheit waren sie auf ca.
24 sone angepasst.
Zur Darstellung der Information über die räumliche Positionierung der Gefahr wurde eine
LED-Leiste verwendet. Diese wurde im Sichtfeld des Fahrers unterhalb der Fensterscheibe
auf dem Armaturenbrett angebracht. Eine ähnliche Anordnung lag in einer Studie zum
Vergleich von Nachtsicht-Systemen vor (siehe
Abbildung 27).
Im Autoszenario lag die Gefahr auf der Fahrbahn
vor dem eigenen Fahrzeug, deshalb leuchtete die
LED-Leiste vorne mittig rot auf. Das Fahrrad
hingegen
kreuzte
Fahrbahn
von
im
rechts,
zweiten
deshalb
Szenario
die
begann
das
Aufleuchten der LED-Leiste rechts und verfolgte die
Position des Radfahrers so lange, bis dieser sich
wieder vom eigenen Fahrzeug entfernte oder das
Versuchspersonenfahrzeug zu einem kompletten
Stillstand gekommen war.
Abbildung 27: LED-Leiste (aus Mahlke, et al., 2007)
Die LEDs waren vom Typ LS E67B – T2V1 mit einem Lichtfluss von 2950 mlm (Milli-Lumen).
Da die Leinwand sehr begrenzt war (1,72 x 2,35 m) wurde die LED-Leiste so angebracht,
dass sie den Bereich der Leinwand abdeckte, den ein Fahrer sehen konnte. Dies entsprach
einer Länge von 80 cm (die komplette Windschutzscheibe hatte eine Länge von 120 cm). Auf
dieser Länge waren in 16 Segmenten in einem Abstand von 1 cm jeweils fünf Leuchtdioden
angebracht. Beim Aufleuchten an den genannten Positionen leuchtete jeweils eines der
Segmente rot auf. Beim Auto betraf dies den Bereich vor dem Fahrer, beim Fahrrad
wechselte das Aufleuchten von weiter rechts nach eher mittig und verfolgte die Position des
Fahrrads.
91
Der Ablauf eines Szenarios bestand darin, dass die Versuchsteilnehmer – zuerst eine Weile
den Anweisungen einer akustischen Navigationsansage durch eine weibliche Stimme
folgend – eine Strecke entlangfuhren. Nach leicht variierenden Zeitabständen (ca. 3 – 5 min)
folgte dann ein kritisches Ereignis. Im Fahrradszenario wurden die Probanden ca. 1 s vor
Sichtbarwerden des Kollisionsobjektes gewarnt, das in etwa einer time-to-collison von 3 – 4 s
entsprach. Die Warnung im Autoszenario erfolgte hingegen, sobald das vorausfahrende Auto
den Bremsvorgang einleitete, da dies zum Zeitpunkt der Warnung vergleichbar mit einem
realen Warnsystem ist.
9.1.6
Versuchsablauf
Die Versuchsteilnehmer wurden darüber informiert, dass sie zwei abgeschlossene Fahrten,
mit einer Gesamtfahrtzeit von ca. 10 min absolvieren. Sie erhielten die gleiche Instruktion wie
in der ersten Studie, die nur um die verkürzte Dauer der zwei Fahrten verändert war. Zu
Beginn der Untersuchung füllten die Versuchspersonen den demografischen Fragebogen
aus (siehe Anhang F). Aufgrund der aufgetretenen großen Zahl an Abbrechern in der ersten
Studie wurde ein Simulator-Sickness-Questionnaire eingeführt (Kennedy & Graybiel, 1965;
Mehlitz, 2004), den die Probanden sowohl vor als auch nach der Studie ausfüllten. Als
Nächstes wurden die Grundfunktionen des Fahrsimulators erläutert und die Probanden
absolvierten die in der ersten Untersuchung beschriebene Trainingsfahrt (siehe Anhang G).
Im Anschluss daran führten sie die zwei Hauptfahrten aus.
9.1.7
Hypothesen
1. Eine visuell/akustische Informationsdarbietung führt zu schnelleren Reaktionen im
Vergleich zu einer rein akustischen Warnung, zu einem größeren Abstand zum
Kollisionsobjekt und zu weniger Kollisionen.
Das bedeutet, dass sowohl eine Darbietung mit viel spezifischer Information (Auditory Icon
und LED) als auch eine Warnung mit weniger spezifischer Information (Ton und LED) eine
schnellere Reaktion hervorrufen, zu einem größeren Abstand zum Kollisionsobjekt führen
und weniger Kollisionen produzieren sollten als eine rein akustische Warnung, die gar keine
(Ton) oder weniger spezifische Information (Auditory Icon) liefert.
2. Eine Darbietung mit mehr spezifischer Information führt zu einer schnelleren
Reaktion, zu einem größeren Abstand zum Kollisionsobjekt und zu weniger
Kollisionen im Vergleich zu einer Darbietung mit weniger spezifischer Information
92
Dies bedeutet, dass sowohl die Darbietung von visuell/akustischer spezifischer Information
(Auditory Icon und LED) zu schnelleren Reaktionen, zu einem größeren Abstand zum
Kollisionsobjekt und zu weniger Kollisionen im Vergleich zur Darbietung von weniger
spezifischer visuell akustischer Information (Ton und LED) führt als auch, dass die
spezifische akustische Warnung (Auditory Icon) zu schnelleren Reaktionen, zu einem
größeren Abstand zum Kollisionsobjekt und weniger Kollisionen führt als eine unspezifische
akustische Darbietung (Ton).
3. Die Darbietung des jeweiligen Szenarios (Auto oder Fahrrad) zum ersten Zeitpunkt
führt zu langsameren Reaktionen, zu geringeren Abständen zum Kollisionsobjekt und
zu mehr Kollisionen im Vergleich zur Darbietung als zweites Szenario.
9.1.8
Stichprobe
Aufgrund der Erfahrungen in der ersten Simulatoruntersuchung wurden nur männliche
Teilnehmer des Volkswagenkonzern-Werks in Wolfsburg in die Studie miteinbezogen, um so
das Auftreten von „Simulator Sickness“ zu verringern. Dies erwies sich als erfolgreich, denn
es gab nur vier Teilnehmer, die den Versuch abbrechen mussten. Zwei Probanden wurden
aus der Analyse ausgeschlossen, da sie eine Hörbeeinträchtigung aufwiesen und die
akustischen Warnungen nicht wahrgenommen hatten. Die Teilnehmer erhielten Präsente als
Aufwandsentschädigung im Wert von ca. 15 – 50 € (je nach gewähltem Präsent).
Die Probanden wurden nach dem Alter ausbalanciert und randomisiert den Bedingungen
zugeteilt (siehe Tabelle 25). Für diese Studie konnte das Alter der Probanden leider nur in
Kategorien
erhoben
werden
(keine
genauere
Altersinformation
aufgrund
von
Datenschutzbestimmungen). Das Alter der Probanden lag zwischen 18 – 56 Jahren, der
Median der Verteilung war die Kategorie 3 (= 31 – 35 Jahre).
Tabelle 25: Alterszuweisung der Probanden zu jeder Bedingung
Altersgruppe
18 – 25
26 – 30
31 – 35
36 – 40
41- – 45
46- – 50
> 50
Gesamt
ohne LED
AI
Ton
3
0
4
8
13
13
17
16
2
2
1
1
0
0
40
40
mit LED
AI
Ton
0
1
7
6
15
14
15
16
1
2
0
0
2
1
40
40
Gesamt
4
25
55
64
7
2
3
160
93
Alle Teilnehmer waren im Besitz eines Führerscheins und mehr als 85 % nutzten ihr Auto
täglich und für mehr als 10.000 km pro Jahr.
9.2 Ergebnisse
Die Datenaufzeichnung der Simulatorfahrt erfolgte in Logfiles in 40-Hz-Abständen. Die Daten
wurden erneut aggregiert und für die beiden Szenarien getrennte Berechnungen
durchgeführt, da unterschiedliche Stimuli in der Bedingung Auditory Icon verwendet wurden
und dies deshalb nicht in einer Analyse ausgewertet werden kann. Die Szenarienreihenfolge
bildete allerdings im Unterschied zu der ersten Studie eine weitere unabhängige Variable,
die in beide Analysen einbezogen wurde.
Ein wichtiger Parameter für die Auswertung der Untersuchung stellt die Anzahl der
Kollisionen dar, da es für Kollisionswarnungen natürlich essentiell ist, ob sie Kollisionen
vermeiden helfen. Da jedoch nur im Autoszenario Kollisionen auftraten, werden die
Ergebnisse dieser Variable lediglich hierfür berichtet. Anschließend erfolgt die Darstellung
der Analysen der Variablen Bremsreaktionszeit und des Abstands zum Kollisionsobjekt
getrennt für beide Szenarien. Hierauf folgt die Darstellung der Akzeptanz- und
Interviewdaten.
9.2.1
Anzahl der Kollisionen
Nur im Autoszenario traten Kollisionsfälle auf, das Fahrradszenario lieferte keine Kollisionen.
Im Autoszenario bestanden Unterschiede dahingehend, wie nah die Probanden mit ihrem
Auto dem vorausfahrenden Fahrzeug auffuhren. Deshalb wurde berechnet, ob ein Proband
überhaupt die Möglichkeit hatte, die Kollision zu vermeiden oder ob der Sicherheitsabstand
zu gering war. Hierfür wurde durch bekannte Formeln zur Berechnung des Reaktions- und
Bremsweges der allgemeine Anhalteweg berechnet (siehe Tabelle 26).
Der errechnete Anhalteweg wurde mit dem tatsächlich vorhandenen Abstand verglichen, der
zum Zeitpunkt der Ausgabe der Warnung zum vorausfahrenden LKW gemessen wurde. Bei
negativer Ausgangslage (der Anhalteweg ist länger als der verbleibende Abstand zum Objekt
beim Zeitpunkt der Warnung) wurde dieser Fall für die Analyse der Kollisionen
ausgeschlossen.
94
Tabelle 26: Formeln für die Berechnung des Anhaltewegs (Quelle: wikipedia)
Formel
Reaktionsweg
Bremsweg
Anhalteweg
Enthaltene Variablen
s = Reaktionsweg in m
v = Geschwindigkeit in km/h
tR = Reaktionszeit
Annahme für diese Studie: tR = .1s
(angenommene schnellste maximale Reaktionszeit,
die praktisch gar nicht mehr ausgeführt werden kann)
s = Bremsweg in m
v = Geschwindigkeit in m/s
a = Bremsverzögerung in m/s²
allgemeine Annahme: a = 7,72 m/s²
( ist in der Formel konstant)
Bremsweg + Reaktionsweg
Bei sechs Versuchsteilnehmern zeigte sich, dass sie trotz einer negativen Ausgangslage die
Kollision vermeiden konnten. Eine genaue Betrachtung dieser Fälle ergab, dass sie sowohl
sehr schnelle Bremsreaktionszeiten zeigten als auch sehr schnell die volle Bremskraft
ausübten. Diesem Fakt kann in der Berechnung durch die konstante Bremsverzögerung in
der Formel in Tabelle 26 des Bremswegs nicht Rechnung getragen werden. Da diese
schnellen Reaktionszeiten sowie das starke Einwirken auf die Bremse darauf hindeuten,
dass die Warnungen hier einen Einfluss hatten, wurden diese sechs Fälle wieder in die
Analyse aufgenommen.
Mit den verbleibenden Datensätzen wurden χ2-Tests für die einzelnen unabhängigen
Variablen berechnet. Diese zeigten nur für den Warntyp eine Signifikanz (Pearson χ2 = 4,43;
p < .05). Es traten somit in der Bedingung Ton signifikant mehr Kollisionen auf als in der
Bedingung Auditory Icon (siehe Tabelle 27). Alle anderen Analysen führten zu keinen
signifikanten χ2-Tests.
Tabelle 27: Anzahl der Kollisionen für die Bedingung Warntyp im Autoszenario
Warnung
Auditory Icon
Ton
Gesamt
Kollision
keine Kollision
Kollision
58
10
50
21
108
31
Gesamt
68
71
139
95
9.2.2
Bremsreaktionszeit und Abstand zum Kollisionsobjekt
Für das Fahrradszenario erfolgte eine Analyse der Bremsreaktionszeiten sowie des
Abstands zum Kollisionsobjekt. Weiterhin wurden zwei Kovariaten in die Analyse mit
aufgenommen, die wahrscheinlich einen Einfluss auf die abhängigen Variablen der
Bremsreaktionszeit und den Abstand zum Kollisionsobjekt haben. Dies waren die
Geschwindigkeit des Fahrzeugs zum Zeitpunkt der Ausgabe der Warnung sowie der
Abstand zum Kollisionsobjekt beim Zeitpunkt der Ausgabe der Warnung, da diese Variablen
in Abhängigkeit der Geschwindigkeit des Versuchspersonenfahrzeugs und des gewählten
Sicherheitsabstandes für die Probanden unterschiedlich sein konnten.
Für das Autoszenario war der Abstand zum Kollisionsobjekt stark damit konfundiert, wie nah
die Probanden dem vorausfahrenden Fahrzeug aufgefahren waren. Deshalb wurde eine
Varianzanalyse mit den zwei Kovariaten Geschwindigkeit und Abstand zum Kollisionsobjekt
beim Zeitpunkt der Ausgabe der Warnung allein für die Bremsreaktionszeiten berechnet und
nicht für den Abstand zum Kollisionsobjekt wie im Fahrradszenario.
9.2.2.1 Fahrradszenario
Es fanden sich signifikante Effekte für die Kovariaten Geschwindigkeit zum Zeitpunkt der
Warnungsausgabe (Wilks-Lambda: F[2,121] = 8.17, p < .01) und Abstand zum Zeitpunkt der
Warnungsausgabe
(Wilks-Lambda:
F[2,121] = 9.90,
p < .01)16
sowie
signifikante
Haupteffekte für die visuelle Komponente (Wilks-Lambda: F[2,121] = 4.80, p < .05) und die
Szenario-Sequenz (Wilks-Lambda: F[2,121] = 22.88, p < .01). Es gab keine signifikanten
Interaktionseffekte. Die Mittelwerte und Standardfehler der geschätzten Randmittel sind in
Tabelle 28 dargestellt.
Für die Beurteilung, welche abhängigen Variablen zu signifikanten Effekten führten, sind in
Tabelle 29 die between-subjects Effekte aufgelistet. Man sieht hier, dass für den Haupteffekt
der visuellen Komponente sowohl die Bremsreaktionszeit als auch der Abstand zum
Kollisionsobjekt einen signifikanten Effekt produzierten. Gleiches gilt für den Haupteffekt der
Szenario-Sequenz. Es gab hier einen tendenziellen Interaktionseffekt der visuellen
Komponente mit der Szenario-Sequenz für die Bremsreaktionszeit und den Abstand zum
Kollisionsobjekt (siehe Tabelle 29).
16
Eine Berechnung von Korrelationen zeigte jedoch keine signifikanten Zusammenhänge zwischen den
Kovariaten und den abhängigen Variablen. Alleine ein signifikant positiver Zusammenhang zwischen dem
Abstand zum Zeitpunkt der Warnung und der Geschwindigkeit zum Zeitpunkt der Warnung ließ sich ausweisen
(siehe Anhang J).
96
Tabelle 28: Mittelwerte und Standardfehler der geschätzten Randmittel des Szenarios Fahrrad
Abhängige
Variable
Warnung
AI
Minimaler
Abstand
in cm
Ton
AI
Bremsreaktionszeit
in ms
Ton
Visuelle
SzenarioKomponente
Sequenz
ohne LED
Fahrrad-Auto
Auto-Fahrrad
mit LED
Fahrrad-Auto
Auto-Fahrrad
ohne LED
Fahrrad-Auto
Auto-Fahrrad
mit LED
Fahrrad-Auto
Auto-Fahrrad
ohne LED
Fahrrad-Auto
Auto-Fahrrad
mit LED
Fahrrad-Auto
Auto-Fahrrad
ohne LED
Fahrrad-Auto
Auto-Fahrrad
mit LED
Fahrrad-Auto
Auto-Fahrrad
Mittelwert
1294,87
1505,97
1312,91
1690,07
1208,57
1472,10
1301,76
1769,18
1343,63
1158,40
1316,61
997,14
1449,92
1210,91
1361,36
949,30
Standardfehler
73,78
71,15
66,48
63,35
83,09
65,56
66,87
61,88
64,92
62,61
58,50
55,74
73,12
57,68
58,84
54,45
Tabelle 29: Between-subjects Effekte der einzelnen abhängigen Variablen
Quelle
Kovariate Geschwindigkeit
bei Warnung
Kovariate Abstand
bei Warnung
Warnung
Visuelle Komponente
Szenario-Sequenz
Warnung * Vis. Komp.
Warnung * SzenarioSequenz
Visuelle Komponente *
Szenario-Sequenz
Warnung * Vis. Komp.
* Szenario-Sequenz
Abhängige
Variable
Minimaler Abstand
Bremsreaktionszeit
Minimaler Abstand
Bremsreaktionszeit
Minimaler Abstand
Bremsreaktionszeit
Minimaler Abstand
Bremsreaktionszeit
Minimaler Abstand
Bremsreaktionszeit
Minimaler Abstand
Bremsreaktionszeit
Minimaler Abstand
Bremsreaktionszeit
Minimaler Abstand
Bremsreaktionszeit
Minimaler Abstand
Bremsreaktionszeit
97
df
F
Signifikanz
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
11,62
6,24
12,95
6,40
,070
,81
9,03
9,64
45,05
44,66
,92
,88
,53
,73
3,58
3,19
,04
,05
< .01
.01
< .01
< .05
.79
.37
< .01
< .01
< .01
< .01
.34
.35
.47
.40
.06
.08
.85
.82
Partielles
Eta-Quadrat
,09
,05
,10
,05
,00
,01
,07
,07
,27
,27
,01
,01
,00
,01
,03
,03
,00
,00
Die signifikanten Haupteffekte der Multivariaten Varianzanalyse werden in Grafiken mit
Darstellung der Mittelwerte und Standardfehler abgebildet (siehe Abbildung 28, Abbildung
29, Abbildung 30, Abbildung 31).
minimaler Abstand in cm
1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0
ohne LED
mit LED
Abbildung 28: Mittelwerte und Standardfehler des Haupteffekts der visuellen Komponente (ohne LED/mit LED) für
die Variable Abstand zum Kollisionsobjekt
In Abbildung 28 kann man erkennen, dass die Warnungen ohne LED-Leiste zu einem
geringeren Abstand zum Kollisionsobjekt führten im Vergleich zu den Warnungen mit LED.
Bei den Bremsreaktionszeiten führten Warnungen mit LED zu kürzeren Zeiten als
Warnungen ohne LED (Abbildung 29).
Bremsreaktionszeit in ms
1400
1200
1000
800
600
400
200
0
ohne LED
mit LED
Abbildung 29: Mittelwerte und Standardfehler des Haupteffekts der visuellen Komponente (ohne LED/mit LED) für
die Variable Bremsreaktionszeit
Der Haupteffekt Szenario-Sequenz zeigt, dass eine Präsentation des entsprechenden
Szenarios zum ersten Zeitpunkt zu einem geringeren Abstand führte verglichen mit einer
98
Darbietung des Szenarios zum zweiten Zeitpunkt (siehe Abbildung 30). Der hierzu passende
Effekt der Bremsreaktionszeiten besagt, dass eine Präsentation des Szenarios Fahrrad zum
ersten Zeitpunkt längere Bremsreaktionszeiten produzierte als eine Darbietung zum zweiten
Zeitpunkt (siehe Abbildung 31).
Minimaler Abstand in cm
1800
1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0
Fahrrad-Auto
Auto-Fahrrad
Abbildung 30: Mittelwerte und Standardfehler des Haupteffekts Szenario-Sequenz für die Variable
Abstand zum Kollisionsobjekt
1500
1250
1000
750
500
250
0
Fahrrad-Auto
Auto-Fahrrad
Abbildung 31: Mittelwerte und Standardfehler des Haupteffekts Zeitpunkt für die Variable Bremsreaktionszeit
99
9.2.2.2 Autoszenario
Es fand sich ein signifikanter Einfluss für die Kovariate Geschwindigkeit zum Zeitpunkt der
Warnungsausgabe
(Wilks-Lambda:
F[1,149] = 142.87,
p < .01)17
sowie
signifikante
Haupteffekte für die visuelle Komponente (Wilks-Lambda: F[1,149] = 19.03, p < .01), den
Warntyp (Wilks-Lambda: F[1,149 ]= 6.06, p < .05) und die Szenario-Sequenz (WilksLambda: F[1,149] = 38.84, p < .01) (siehe Tabelle 31). Die Kovariate Abstand zum
Kollisionsobjekt war nur tendenziell signifikant (p = .08).18 Es gab keine signifikanten
Interaktionseffekte. Die Höhe der Mittelwerte und Standardfehler der geschätzten Randmittel
sind in Tabelle 30 ersichtlich. Die signifikanten between-subjects Effekte sind in Tabelle 31
aufgelistet.
Tabelle 30: Mittelwerte und Standardfehler der geschätzten Randmittel des Szenarios Auto (in ms)
Warnung
Visuelle
Komponente
ohne LED
AI
mit LED
ohne LED
Ton
mit LED
Zeitpunkt
Mittelwert
Standardfehler
Auto-Fahrrad
Fahrrad-Auto
Auto-Fahrrad
Fahrrad-Auto
Auto-Fahrrad
Fahrrad-Auto
Auto-Fahrrad
Fahrrad-Auto
2214,34
1892,91
1998,98
1420,00
2600,06
1982,74
2247,49
1540,28
118,88
120,22
120,00
119,13
126,72
120,00
118,92
122,02
Tabelle 31: Between-subjects Effekte der Bremsreaktionszeit des Szenarios Auto
Quelle
df
F
Signifikanz
Kovariate Geschwindigkeit bei Warnung
Kovariate Abstand bei Warnung
Warnung
Visuelle Komponente
Szenario-Sequenz
Warnung * Vis. Komponente
Warnung * Szenario-Sequenz
Vis. Komponente * Szenario-Sequenz
Warnung * Vis. Komponente
* Szenario-Sequenz
1
1
1
1
1
1
1
1
142,87
3,07
6,06
19,03
38,84
,10
1,62
1,03
< .01
.08
< .05
< .01
< .01
.75
.20
.31
Partielles EtaQuadrat
,49
,02
,04
,11
,21
,00
,01
,01
1
,24
.63
,00
17
Es zeigte sich eine eher geringe, jedoch signifikante positive Korrelation zwischen der Geschwindigkeit zum
Zeitpunkt der Warnung und der Bremsreaktionszeit (siehe Anhang).
18
Die Korrelation zwischen Abstand zum Zeitpunkt der Warnung und der Bremsreaktionszeit ist jedoch signifikant
positiv. Zudem zeigte sich eine signifikante positive Korrelation zwischen Abstand und Geschwindigkeit zum
Zeitpunkt der Warnung. Details siehe Anhang.
100
Man sieht hier, dass sowohl für den Haupteffekt der Warnung als auch für die Visuelle
Komponente und die Szenario-Sequenz signifikante Effekte der Bremsreaktionszeit
auftraten. Es gab hier ebenso einen signifikanten Effekt der Kovariate Geschwindigkeit beim
Zeitpunkt der Warnung und einen tendenziellen Effekt der Kovariate Abstand zum Zeitpunkt
der Warnung. Es lagen keine signifikanten Interaktionseffekte vor (siehe Tabelle 31). Die
signifikanten Effekte werden nachfolgend in Diagrammen dargestellt. Die Abbildung 32
verdeutlicht,
dass
die
Auditory
Icons
als
Warnung
zu
signifikant
kürzeren
Bremsreaktionszeiten führen als die Tonwarnung.
2200
2000
1800
1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0
AI
Ton
Abbildung 32: Mittelwerte und Standardfehler des Haupteffekts Warntyp (Auditory Icon (AI)/Ton) für die Variable
Bremsreaktionszeit im Autoszenario
Der Haupteffekt der visuellen Komponente zeigt in Abbildung 33, dass die Warnungen ohne
LED längere Reaktionszeiten produzieren als die Warnungen mit LED-Komponente. Die
Szenario-Sequenz beeinflusste die Bremsreaktionszeiten und dies bedeutet, dass die erste
Konfrontation mit dem Szenario längere Bremsreaktionszeiten hervorruft im Vergleich zur
Darbietung des Szenarios zum zweiten Zeitpunkt (siehe Abbildung 34).
101
2400
2200
2000
1800
1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0
ohne LED
mit LED
Abbildung 33: Mittelwerte und Standardfehler des Haupteffekts Visuelle Komponente (ohne LED/mit LED) für die
Variable Bremsreaktionszeit im Autoszenario
2400
2200
2000
1800
1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0
Auto-Fahrrad
Fahrrad-Auto
Abbildung 34: Mittelwerte und Standardfehler des Haupteffekts Szenario-Sequenz für die Variable
Bremsreaktionszeit im Autoszenario
102
9.2.2.3 Gesamtübersicht
Tabelle 32 gibt noch einmal eine Übersicht über alle signifikanten Effekte der
Varianzanalysen der beiden Szenarien in Hauptstudie 2. Die Haupteffekte wiesen alle in die
gleiche Richtung: Die Präsentation des Szenarios an erster Stelle führte für beide Szenarien
zu längeren Bremsreaktionszeiten, Warnungen mit LED produzierten in beiden Szenarien
schnellere Reaktionen, die Warnung der Auditory Icons förderte allerdings nur im
Autoszenario kürzere Bremsreaktionszeiten als die Tonwarnung und verhinderte zudem
mehr Kollisionen.
Tabelle 32: Übersicht aller Effekte aus den Varianzanalysen pro Szenario
Szenario
Fahrradszenario
Autoszenario
Haupteffekt
Warnung
F = 6,06
(p < .05)
9.2.3
Haupteffekt
Visuelle
Komponente
F = 4.80
(p < .05)
F = 19,03
(p < .01)
Haupteffekt
SzenarioSequenz
F = 22.88
(p < .01)
F = 38,84
(p < .01)
Akzeptanzfragebogen
Die Versuchsteilnehmer füllten nach der Untersuchung einen Akzeptanzfragebogen aus, der
die Beurteilung des Warnsystems erfasste. Die Probanden mussten folgende Aussage in
zwölf Sätzen (siehe Tabelle 33) einstufen: „Durch die Nutzung des Warnsystems würde ich
...“
Tabelle 33: Items aus dem Akzeptanzfragebogen (Weiler, 2003)
Nr.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
Items
... mich sicherer fühlen.
... sicherer fahren.
... noch lieber Autofahren
... mich in meiner persönlichen Freiheit eingeschränkt fühlen.
... verantwortungsvoller fahren.
... durch die Warnungen genervt werden.
... bei der Anwesenheit von Mitfahrern peinlich berührt sein.
... mehr Spaß am Fahren haben.
... mich kontrolliert fühlen.
... durch die Warnungen abgelenkt werden.
... mich bevormundet fühlen.
... das Fahren unterhaltsamer finden.
103
Median
Minimum
Maximum
3
3
2
2
2
3
1
2
2
2
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
5
5
5
4
5
5
5
5
4
5
4
5
Die Einstufung erfolgte anhand einer fünfstufigen Ratingsskala mit den Endpunkten „trifft
nicht zu“ bis „trifft völlig zu“. Der Fragebogen weist insgesamt vier Dimensionen auf, die sich
die Items teilen.19 Für diese vier Dimensionen können Summenwerte der Antwortratings
berechnet werden. Der höchste zu erreichende Summenwert liegt bei 15 Punkten (da es
jeweils 3 Items pro Kategorie mit einer höchstmöglichen Zahl von 5 gibt). Abbildung 35 zeigt
die erreichten Mittelwerte und Standardfehler der Summenwerte pro Dimension. Zwischen
den Bedingungen treten kaum Unterschiede auf, eine Multivariate Varianzanalyse brachte
keine signifikanten Unterschiede der Variablen in den vier Dimensionen.
Summenwert (pro Dimension)
Sicherheit
Störung
Kontrolle
Spaß
15
13
11
9
7
5
3
AI
Al_LED
Ton
Ton_LED
Abbildung 35: Mittelwerte und Standardfehler des Summenwertes pro Dimension
9.2.4
Interview
Im abschließenden Interview nach der Untersuchung wurden die Probanden gefragt, ob sie
in den Bedingungen mit LED-Leiste diese visuelle Komponente wahrgenommen hatten, und
zudem, ob die räumliche Information der LED-Leiste bewusst erkannt wurde. Es zeigte sich,
dass alle Probanden die visuelle Komponente wahrnahmen, jedoch nur 13,8 % der
Probanden die räumliche Information erkannten, die integriert war.
Zudem wurden alle Versuchsteilnehmer, auch wenn sie nur eine der Varianten erlebt hatten,
befragt, was für eine Warnung sie bevorzugen würden. Dies wurde danach kategorisiert,
welche Darbietung sie in der Studie erlebt hatten. Hier zeigte sich ein signifikanter Effekt
(Pearson χ2 = 34,64; p = < .01) für die visuelle Komponente: Personen, die eine Präsentation
19
Sicherheit: Item 1,2,5; Störung: Item 6,7,10; Kontrolle: Item 4,9, 11; Spaß: Item 3,8,12
104
mit LED-Leiste erlebt hatten, bevorzugten vermehrt eine multimodale Warnung, wohingegen
Probanden, die nur eine rein akustische Warnung erlebten, auch genauso oft eine unimodale
Warnung präferierten (siehe Tabelle 34). Die Variable akustischer Warntyp zeigte keinen
signifikanten Effekt und war unabhängig davon, ob ein Ton oder ein Auditory Icon erlebt
wurde.
Tabelle 34: Absolute Häufigkeiten der Präferenzen der Darbietung in Abhängigkeit der erlebten Bedingung
Erfahrene
Bedingung
ohne LEDs
mit LEDs
Gesamt
Präferierte Darbietung
akustisch
37
5
42
visuell
6
18
24
Gesamt
visuell/akustisch
37
57
94
80
80
160
Die geäußerten Präferenzen wurden noch einmal genauer kategorisiert und deskriptiv in
einer Abbildung zusammengefasst (Abbildung 36). Hierbei waren mehrfache Aussagen
möglich.
AI Ton AI+LED Ton+LED
35
30
25
20
15
10
5
0
Abbildung 36: Darbietungs-Präferenzen in Abhängigkeit der erlebten Darbietung (absolute Häufigkeiten)
105
Man kann anhand der absoluten Häufigkeiten in Abbildung 36 erkennen, dass sowohl der
Ton als auch die Geräusche eher als Präferenz geäußert wurden, wenn diese
Darbietungsform auch erlebt wurde. Die LED-Darbietung sowie eine Kombination von Ton
oder Geräusch mit LEDs wurde hingegen von allen Teilnehmern gut akzeptiert.
Die Probanden wurden zudem nach ihrem Eindruck befragt. Dies wurde wiederum inhaltlich
kategorisiert und ist für die einzelnen Bedingungen in Abbildung 37 dargestellt. Die absoluten
Häufigkeiten sind relativ niedrig, dies liegt allerdings daran, dass es sich um freie
Äußerungen der Teilnehmer handelte. Man sieht, dass die Probanden besonders bei der
Tonwarnung bei der ersten Konfrontation nicht wussten, was dies zu bedeuten hatte, und
oftmals mit einer internen Fahrzeug-Fehlermeldung rechneten („mit Fehlermeldung
gerechnet“). Hierzu passend äußerten einige Probanden aus den Auditory Icon
Bedingungen, dass sie beim Ertönen der Warnung wussten, was dies zu bedeuten hatte
(„war klar was los ist“). Angaben über Irritationen und Überraschung finden sich in allen
Bedingungen (siehe Abbildung 37).
AI
Ton
AI+LED
Ton+LED
18
14
12
10
5
11
9
9
8
10
7
6
4
4
2
2
3 3
Abbildung 37: Aussagen der Teilnehmer (absolute Häufigkeiten)
106
4
3
4
3
1
9.3 Diskussion der Hauptstudie 2
In der zweiten Hauptstudie sollten verschiedene Hypothesen bezüglich einer semantisch
angereicherten Warnung untersucht werden. Die erste Hypothese besagte, dass eine
visuell/akustische Informationsdarbietung zu schnelleren Reaktionen sowie zu einem
größeren Abstand zum Kollisionsobjekt und zu weniger Kollisionen im Vergleich zu einer rein
akustischen Warnung führt. Diese Hypothese kann für beide Szenarien in Bezug auf die
Bremsreaktionszeiten aufrechterhalten werden, da sich in beiden Szenarien ein Haupteffekt
der visuellen Komponente zeigte. Auch für den Abstand zum Kollisionsobjekt gilt dies,
allerdings wurde diese Variable nur im Fahrradszenario ausgewertet. Für die Anzahl der
Kollisionen trifft diese Hypothese nicht zu, da kein signifikanter Effekt der visuellen
Komponente auftrat.
In der zweiten Hypothese wurde angenommen, dass eine Darbietung mit mehr spezifischer
Information zu einer schnelleren Reaktion, zu einem größeren Abstand zum Kollisionsobjekt
und zu weniger Kollisionen im Vergleich zu einer Darbietung mit weniger spezifischer
Information führt. Diese Hypothese kann nur für das Autoszenario beibehalten werden, da
sich hier ein Effekt des akustischen Warntyps zeigte. Sowohl die Kombination Auditory Icon
und LED führte zu kürzeren Bremsreaktionszeiten im Vergleich zur Kombination Ton und
LED als auch das Auditory Icon allein verglichen mit dem Ton. Für die Anzahl der Kollisionen
fand sich ein signifikanter Effekt im Autoszenario nur für den akustischen Warntyp, d. h.
weniger Kollisionen in der Bedingung Auditory Icon im Vergleich zum Ton, jedoch kein Effekt
für die visuelle Komponente. Dieser Effekt zeigte sich jedoch nicht im Fahrradszenario, hier
gab es keinen signifikanten Unterschied zwischen Auditory Icon und LED sowie Auditory
Icon und Ton für die Bremsreaktionszeiten, den Abstand zum Kollisionsobjekt und die Anzahl
der Kollisionen.
An der dritten Hypothese lässt sich für beide Szenarien festhalten, dass eine Präsentation
des entsprechenden Szenarios zum ersten Zeitpunkt im Vergleich zur Präsentation zum
zweiten Zeitpunkt immer zu längeren Bremsreaktionszeiten führt. Im Fahrradszenario lässt
sich dieser Effekt auch für den Abstand zum Kollisionsobjekt finden, d. h., eine Darbietung
des Szenarios zum zweiten Zeitpunkt ist immer mit einem größeren Abstand zum
Kollisionsobjekt verbunden. Allerdings gibt es für die Szenario-Sequenz keinen signifikanten
Effekt im Sinne einer Verringerung der Anzahl an Kollisionen.
Allgemein lässt sich aus der zweiten Hauptstudie schlussfolgern, dass eine Warnung mit
LED-Leiste generell gut funktioniert, d. h. zu kurzen Bremsreaktionszeiten führt. Ob nun eine
107
Kombination aus Ton und LED oder eher Auditory Icon und LED geeigneter ist, kann nicht
zweifelsfrei beantwortet werden, da sich nur in einem Szenario ein Vorteil des Auditory Icons
Bremsgeräusch
zeigte.
Allerdings
hat
sich
im
Autoszenario
sowohl
in
den
Bremsreaktionszeiten als auch in der Anzahl an verhinderten Kollisionen ein positiver Effekt
für das Auditory Icon ablesen lassen, was wiederum einen wichtigen Befund darstellt. So
lässt sich zumindest für Situationen potentieller Auffahrunfälle sagen, dass eine Kombination
von Auditory Icon und LEDs die beste Alternative darstellt, da sie sowohl zu schnellen
Reaktionen als auch zu den wenigsten Kollisionen im Vergleich zu der Verwendung des
Tons führt.
Eine weitere offene Frage bleibt, warum im Fahrradszenario die Fahrradklingel als Auditory
Icon nicht ebenso gut funktioniert hat wie das Bremsgeräusch im Autoszenario. Einige
Probanden hatten in dem Interview geäußert, dass sie die LED-Leiste an Bremsleuchten
erinnert. Dies in Kombination mit dem Bremsgeräusch hat wahrscheinlich ein stimmiges Bild
abgegeben, wohingegen die Kombination von einer „Fahrradklingel“ zusammen mit
Bremsleuchten nicht solch ein passendes Bild lieferte. Dies könnte dazu beigetragen haben,
dass zumindest die Kombination von Fahrradklingel und LED-Leiste nicht positiv wirken
konnte. Es könnte sein, dass das Auditory Icon Fahrradklingel als Warnsignal in dieser
Situation
einfach
nicht
gut
geeignet
ist.
Eventuell
ruft
es
eine
zu
geringe
Gefahreneinschätzung hervor bzw. wird nicht mit einem die Straße kreuzenden Fahrrad als
Gefährdungsobjekt assoziiert. Das stellt möglicherweise einen ähnlichen Effekt zur Autohupe
aus der ersten Hauptstudie dar und es könnte sein, dass die akustische und visuelle
Information nicht als kongruent wahrgenommen wurde (Bussemaker & De Haan, 2000). Eine
andere Interpretation wäre, dass das verwendete Szenario nicht genauso kritisch war wie
das Autoszenario, d. h., möglicherweise konnten die Probanden unabhängig von der
Warnung im Fahrradszenario besser antizipieren, was das Problem ist und welche Gefahr
auftreten wird, und daraufhin eine schnelle Reaktion zeigen. Im Autoszenario hingegen war
erst sehr spät erkennbar, was wirklich die Gefahrensituation darstellte, deshalb konnte sich
hier eventuell der Vorteil des Auditory Icons gegenüber der einfachen Tonwarnung besser
zeigen.
Es bleiben jedoch noch weitere Aspekte ungeklärt. So ist es zum einen verwunderlich,
warum die Variable der visuellen Komponente zwar zu schnellen Reaktionen führte, aber
keinen Effekt in einer Verhinderung einer höheren Anzahl an Kollisionen hervorrufen konnte.
Gleiches gilt für die Szenario-Sequenz, da auch hier kein Effekt in der Anzahl der Kollisionen
auftrat. Zur Klärung dieses Sachverhaltes wurde eine Post-hoc-Analyse der Bremsstärken
durchgeführt. Hier war kein Unterschied in der Stärke der Bremsreaktion (also wie fest die
108
Teilnehmer die Bremse betätigten), jedoch ein Effekt in der Schnelligkeit der Ausführung
einer maximalen Bremsreaktion erkennbar. Es zeigte sich für die Szenario-Sequenz und die
visuelle Komponente, dass bei Warnungen ohne LED und erstem Darbietungszeitpunkt
schneller eine maximale Bremskraft ausgeübt wurde als bei einer Warnung mit LED und zum
zweiten Darbietungszeitpunkt. Dieser Effekt zeigt in die entgegengesetze Richtung im
Vergleich zu den Ergebnissen der Bremsreaktionszeiten und könnte erklären, warum kein
Vorteil in der Verhinderung von Kollisionen auftrat. Warum es jedoch diese Unterschiede in
der Schnelligkeit der Ausübung der maximalen Bremsstärke gab, lässt sich im Nachhinein
nicht beantworten.
Kaum ein Teilnehmer hatte die örtliche Information, die durch die LED-Leiste übermittelt
wurde, wahrgenommen. Deshalb ist davon auszugehen, dass der Vorteil der Warnung mit
LEDs in beiden Szenarien nicht durch die enthaltene Ortsinformation zustande gekommen
ist. Stattdessen fand wahrscheinlich eher eine allgemeine Aufmerksamkeitsausrichtung nach
vorne auf die Straße statt, da die LED-Leiste unter der Windschutzscheibe angebracht war
und durch das rote Blinken die Aufmerksamkeit in die richtige Richtung gelenkt wurde.
Insofern hat möglicherweise nicht die genaue örtliche Information weitergeholfen, aber
eventuell das Blinken im vorderen Bereich eine Information darüber dargestellt, dass auf der
Straße gleich etwas passieren wird. Man kann schlussfolgern, dass spezifische
Ortsinformation nicht in die LED-Leiste integriert
werden muss und dass
eine
Aufmerksamkeitsausrichtung nach vorne durch die vordere LED-Leiste ausreichend ist. Dies
lässt sich jedoch nur als neue Hypothese aufstellen, da keine visuelle Variante ohne
räumliche Information verwendet wurde. Zudem ist es möglich, dass eine subliminale
Beeinflussung ohne bewusste Wahrnehmung durch die räumliche Information stattgefunden
hat (Nisbett & Wilson, 1977).
Eine Frage ergibt sich weiterhin aus dem Vergleich der Szenarien „Fahrrad“ und „Auto“,
nämlich warum die Bremsreaktionszeiten für das Autoszenario im Mittel langsamer sind als
die Bremsreaktionszeiten des Fahrradszenarios. Eine mögliche Erklärung hierfür ist, dass
die Probanden nicht sofort auf die Warnung reagierten, sondern erst eine motorische
Handlung ausführten, wenn sie den Grund für die Warnung erkannt hatten. Dies wäre
ähnlich zu den Ergebnissen einer Studie, in der die Probanden ihre Reaktion zurückhielten,
bis sie das sich annähernde Fahrzeug sehen konnten (Wang, et al., 2007). Da der Grund für
die kritische Situation in dem hier verwendeten Autoszenario erst sehr spät deutlich wurde,
könnte dies zu den längeren Reaktionszeiten im Autoszenario im Vergleich zum
Fahrradszenario geführt haben. Im Fahrradszenario war die Gefahr schneller offensichtlich.
Dies schließt sich auch wieder an die Diskussion zu den Bremsstärken an, denn dadurch,
109
dass die Personen langsamer reagierten, war vermutlich meist eine sehr starke
Bremsreaktion zur Verhinderung der Kollision nötig, was jedoch oftmals nicht erfolgte.
Trotzdem kann der Vorteil in den Reaktionszeiten der Auditory Icons gegenüber dem Ton
und der Warnung mit LED gegenüber denen ohne LED als positiv eingeschätzt werden,
auch wenn für die visuelle Komponente keine Verringerung der Anzahl an Kollisionen
erreicht werden konnte. Möglicherweise führen die Warnungen zu einem Ausrichten der
Aufmerksamkeit und nach einem Abgleich mit den Umweltbedingungen erfolgt eine
angemessene und schnelle Reaktion (Wang, et al., 2007).
9.4 Zusammenfassung
Für die beiden Szenarien ergaben sich unterschiedliche Effekte. Im Fahrradszenario zeigte
sich nur bei den Faktoren visuelle Komponente und Szenario-Sequenz ein signifikanter
Effekt. Eine Darbietung ohne LEDs führte zu einer längeren Reaktionszeit und zu einem
geringeren Abstand zum Objekt. Außerdem produzierte die Präsentation dieses Szenarios
zum ersten Zeitpunkt langsamere Reaktionen und geringere Abstände zum Kollisionsobjekt.
In diesem Szenario traten keine Kollisionen auf.
Im Autoszenario gab es signifikante Effekte für die akustische Warnung, die visuelle
Komponente und die Szenario-Sequenz. Die Bedingung Auditory Icon sowie eine Darbietung
„mit LED“ und die Präsentation des Autoszenarios zum zweiten Zeitpunkt führten zu
kürzeren Reaktionszeiten. Da in diesem Szenario der Abstand zum Kollisionsobjekt auch
davon abhing, wie nah die Versuchspersonen dem vorausfahrenden Fahrzeug aufgefahren
waren, wurde nur die Bremsreaktionszeit als abhängige Variable verwendet. In diesem
Szenario traten auch Kollisionen auf. Für die Anzahl der Kollisionen wurden Fälle, in denen
die
Versuchspersonen
beim
Zeitpunkt
der
Warnung
nicht
genug
Abstand
zum
vorausfahrenden Fahrzeug hatten, um eine Kollision zu verhindern, ausgeschlossen. Bei der
Berechnung von χ²-Tests zeigte sich ein signifikanter Unterschied zwischen Ton und
Auditory Icons. In der Ton-Bedingung traten somit deutlich mehr Kollisionen auf. Die visuelle
Komponente und die Szenario-Sequenz führten zu keinem signifikanten χ²-Test-Wert.
Die Interviewdaten zeigten, dass kaum ein Teilnehmer die örtliche Information, die durch die
LED-Leiste übermittelt wurde, wahrgenommen hatte.
Bezogen auf die aufgestellten Hypothesen lässt sich die erste Hypothese, die besagt, dass
die visuell/akustische Darbietung schnellere Bremsreaktionen und größeren Abstand
hervorruft als Warnungen ohne LED, beibehalten. Allerdings lässt sich das nicht in gleichem
Maße für die Anzahl der Kollisionen sagen, da hier nur in einem Szenario Kollisionen
110
auftraten und sich eine signifikant größere Zahl an Kollisionen lediglich bei der einfachen
Tonwarnung zeigte. An der zweiten Hypothese, dass eine visuell/akustische Darbietung mit
mehr spezifischer Information zu dem gleichen Vorteil führt, kann nur für ein Szenario
festgehalten werden. Im Fahrradszenario zeigte sich nämlich kein Vorteil der Auditory Icons
im Vergleich zu der Tonwarnung, sondern nur ein Effekt der visuellen Komponente. Im
Autoszenario dagegen gab es beide Haupteffekte, was bedeutet, dass sowohl Auditory Icons
als auch eine Kombination von Auditory Icon und LEDs einen Vorteil im Vergleich zu der
Tonwarnung aufweisen. Die dritte Hypothese, dass eine spezifische akustische Warnung
(Auditory Icon) zu schnelleren Reaktionen, zu einem größeren Abstand und zu weniger
Kollisionen führt als eine unspezifische akustische Darbietung (Ton), lässt sich nur für das
Autoszenario aufrechterhalten.
111
10 DISKUSSION
In dieser Arbeit wurden zwei Forschungsziele definiert, auf die nun gesondert eingegangen
werden soll. Die beiden durchgeführten Hauptstudien werden noch einmal diskutiert und die
Schlussfolgerungen für die Gestaltungsvarianten für Kollisionswarnungen dargestellt.
Anschließend
erfolgt
die
Diskussion
der
Erkenntnisse
für
die
Beurteilung
von
Kollisionswarnungen in frühen Phasen der Systementwicklung.
10.1
Gestaltungsvarianten für Kollisionswarnungen
In Kapitel 6 wurden drei grundlegende Forschungsfragen formuliert, die für das erste
Forschungsziel, die Gestaltung von semantisch angereicherten Kollisionswarnungen,
relevant sind. Auf Basis der Ergebnisse der empirischen Studien dieser Arbeit lassen sich
einige Antworten auf die eingangs gestellten Fragen formulieren:
10.1.1 Ist Information über eine Gefahrenquelle hilfreich für eine angemessene und schnelle
Reaktion in einer kritischen Fahrsituation?
In der ersten Hauptstudie wurde der Versuch unternommen, über eine akustische
Darbietung Information über die Art einer Gefahr und deren Position zu übermitteln. Die
Ansätze des Ökologischen Wahrnehmungsansatzes (siehe 4.2) und des Everyday
Listenings (siehe 4.3) legten eine Verwendung von Auditory Icons als Übermittlung der
Identität der Gefahrenquelle nahe, da sie bei angemessener Auswahl einfach und schnell
verstanden werden und zu schnellen Reaktionen führen sollen (Barrass & Kramer, 1999;
Graham, 1999).
Der Ort der Gefahr wurde durch eine Präsentation der Warnung aus der entsprechenden
Richtung übermittelt. Studien zur räumlichen Lokalisierung und zum Spatial cueing (siehe
4.5) hatten gezeigt, dass in bestimmten Settings durch eine räumliche Positionierung der
Audio-Quellen Erleichterungseffekte in Form von Reaktionszeitvorteilen auftraten (Ho, Tan,
et al., 2006; Wallace & Fisher, 1998). Durch die Kombination dieser Ansätze entstanden die
räumlichen Auditory Icons, die mit einer räumlichen Tonwarnung und einer einfachen
Tonwarnung verglichen wurden. Die Hypothese war, dass eine möglichst informationshaltige
Warnung zu den positivsten Effekten führt. Die Ergebnisse der Studie konnten keinen Vorteil
der informationshaltigsten Warnung, der räumlichen Auditory Icons, zeigen.
Für die Gestaltung der Warnungen der zweiten Studie wurden die Erkenntnisse über die
akustischen Warnungen aus der ersten Studie genutzt. Da Richtlinien darauf hinweisen,
dass ein visuelles Display für Information über räumliche Orte geeignet sein könnte und sich
112
die akustische Darbietung aus der ersten Studie nicht bewährt hatte, wurde in der zweiten
Hauptstudie diese Art von Information über eine visuelle Komponente übermittelt. Es wurde
entweder eine Kombination von Auditory Icon oder Tonwarnung mit einer LED-Leiste bzw.
ohne LED-Leiste dargeboten. Die LED-Leiste lieferte hierbei die räumliche Information über
die Gefahr.
Die Ergebnisse zeigten einen Vorteil der Kombination aus Akustik und LED in den
Bremsreaktionszeiten für beide Szenarien. Auch die Auditory Icons allein führten zu einem
Vorteil im Vergleich zu der reinen Tonwarnung, dies allerdings nur in dem Autoszenario mit
dem Bremsgeräusch als Warnung.
Aus den Studien lässt sich schlussfolgern, dass Information über eine Gefahrenquelle in
einer kritischen Situation hilfreich zu sein scheint und dies zu positiven Effekten führt, wenn
eine Situation schwer erkannt werden kann, d. h. eine hohe Aufgabenschwierigkeit im Sinne
von Fullers (2000) Task-Capability-Interface Modell vorliegt. Anhand der zweiten Studie lässt
sich für Auffahrsituationen folgende Rangfolge der effektivsten Warntypen aufstellen:
1. Auditory Icon mit LED
2. Ton mit LED
3. Auditory Icon
4. Ton
Auf das Fahrradszenario angewendet sieht die Reihenfolge folgendermaßen aus:
1. Auditory Icon mit LED oder Ton mit LED
2. Auditory Icon oder Ton
Diese Reihenfolgen zeigen deutlich, dass eine Abnahme an Informationsgehalt auch die
Effektivität der Warnung beeinflusst. Aufgrund bestimmter Einschränkungen, z. B. dass die
Autohupe als Warnung vor einem in der Fahrbahn befindlichen Auto z. T. kontraproduktive
Effekte in Form von Rückspiegelblicken erzeugte, lag nach diesen Studien der Schluss nahe,
dass bestimmte Auditory Icons nicht zu den erwünschten Effekten führen. So scheint das
Geräusch einer Autohupe zur Repräsentation eines Autos als kritisches Gefahrenobjekt nicht
zu der
intendierten Assoziation geführt
zu haben.
Im
Sinne des
ökologischen
Wahrnehmungsansatzes nach Gibson (1979) bedeutet dies, dass die im Vordergrund
stehenden Affordanzen eines Geräusches genauer beachtet werden müssen. Für einen
Fahrer im Fahrzeug hatte das Geräusch die Aufforderung, in den Rückspiegel zu schauen.
Dies unterstützt Annahmen, dass in Abhängigkeit des situativen Kontextes andere
113
Assoziationen im Vordergrund stehen, die jeweils andere Reaktionen hervorrufen (Borghi,
2005). Nach dem Ansatz des Everyday Listenings identifizieren Personen, was ein Geräusch
verursacht hat (Mynatt, 1994). Es besteht jedoch kein direktes mapping zwischen dem
Ereignis eines sich annähernden Fahrzeugs und einem Geräusch (Gaver, 1993b).20 In
diesem Fall hatte das Geräusch somit für die Probanden den Ursprung, dass es durch ein
Auto produziert wurde, was sich hinter dem eigenen Auto befand und nicht davor. Aus
diesem Grund hat dieses Auditory Icon vermutlich keine positiven Effekte erzielen können.
Das Bremsgeräusch scheint hingegen zumindest für die Situation einer potentiellen FrontalKollision geeignete Assoziationen hervorgerufen zu haben. Die Probanden konnten es
vermutlich schnell dem vorausfahrenden Fahrzeug zuordnen. Die Theorie der Affordanzen
(Gibson, 1982; Malter & Guski, 2001) unterstützt zudem, dass dieses Bremsgeräusch direkt
mit der Aufforderung einhergeht, selbst zu bremsen. Diese Assoziationen könnten den
Grund darstellen, weshalb auf dieses Auditory Icon schnelle Reaktionen gezeigt wurden.
Neben der Autohupe ist auch die Fahrradklingel möglicherweise kein geeignetes Auditory
Icon, da sie keine positiven Effekte in der zweiten Studie erzielen konnte (verglichen mit dem
Bremsgeräusch). Hier ist denkbar, dass dieses Auditory Icon zwar eine starke SignalReferenz-Verbindung hatte, jedoch nicht genug Dringlichkeit übermittelte (Petocz, et al.,
2008). Die Ergebnisse zeigen, dass die Auswahl geeigneter Auditory Icons eine schwierige
und komplexe Aufgabe ist, bei der sowohl die Person im aktuellen situativen Kontext, aber
auch die Erfahrungen und Erwartungen, die durch das Zusammenwirken des Menschen in
seiner Umwelt entstanden sind, beachtet werden müssen (Gibson 1979; Kebeck 1997;
Borghi 2005).
In dieser Arbeit wurden nur bestimmte Kombinationen untersucht, da diese als sinnvoll für
die Übermittlung der Identität der Gefahrenquelle beurteilt wurden. So hat sich eine
Verwendung des Bremsgeräusches als Warnung vor einem bremsenden Auto als sehr
hilfreich erwiesen, andere Auditory Icons, wie die Autohupe oder die Fahrradklingel, konnten
jedoch keine Vorteile zeigen, obwohl sie in Laborstudien gute Assoziationsfähigkeiten und
schnelle Reaktionen förderten. Dies verdeutlicht zum einen, dass eine Untersuchung in Form
einer Laborstudie allein nicht ausreicht, sondern dass eine Simulatorstudie im relevanten
Kontext wichtige weitere Erkenntnisse liefern kann. Zum anderen können aber auch Effekte,
wie z. B. besonders alarmierende Eigenschaften der Auditory Icons, die zu positiven Effekten
oder eben auch negativen Effekten führen, einen Einfluss gehabt haben. Dies ist aufgrund
20
abgesehen vom Motorengeräusch
114
der nicht gegebenen vollständigen Kreuzung der Auditory Icons mit den Situationen nicht zu
beantworten. Deshalb wären weitere Studien in diesem Bereich sehr sinnvoll.
10.1.2 Wie wird diese Information am besten übermittelt?
Eine semantisch angereicherte Warnung, die Information über die Art und Position einer
Gefahr nur akustisch übermittelt, führt zu keinem Vorteil im Vergleich zu konventionellen
akustischen Warnungen. Das zeigte sich in der ersten Hauptstudie dadurch, dass weder ein
objektiver Vorteil dieser Präsentationsform noch eine subjektive Wahrnehmung dieser
Information auftrat. Dies ist ein wesentlicher Unterschied zu Studien, die unter instruierten
Aufgabenbedingungen positive Effekte von räumlichen Auditory Icons zeigen konnten (Ho,
2004; Ho & Spence, 2005; Ho, Tan, et al., 2006; Wallace & Fisher, 1998).
Wird diese räumliche Information jedoch auf die akustische und visuelle Modalität verteilt und
zu einer komplementären multimodalen Warnung kombiniert (siehe 5.4), so führen
informationshaltige spezifische Warnungen zu einem deutlichen Vorteil. Das steht im
Einklang mit einem anderen Befund, der die Nützlichkeit einer Kombination von
komplementärer auditiver und visueller Warnung gezeigt hat (Belz, et al., 1999). Besonders
interessant bei den jetzigen Befunden ist jedoch die hier verwendete visuelle Warnung.
Bisherige Studien nutzten detaillierte Symbole, deren Verwendung in tatsächlichen
Gefahrensituationen nicht zu empfehlen ist, und kombinierten diese mit einem Ton oder
einem Auditory Icon (Belz, et al., 1999; Lee, McGehee, Brown, & Marshall, 2006). Insofern
stellen die Ergebnisse dieser Arbeit eine Erweiterung bezüglich der Nützlichkeit multimodaler
komplementärer Warnungen dar.
Allerdings verdeutlicht diese Arbeit auch, dass es konsistente visuell-auditive Kombinationen
sein müssen. So könnte es der Fall sein, dass die einzelnen Warnkomponenten zu einem
multisensorischen Reiz integriert werden und deshalb die einzelnen Elemente der
Warnungen semantisch kongruent sein müssen (Laurienti, Kraft, Maldjian, Burdette, &
Wallace, 2004). Dies bedeutet, dass z. B. die Kombination aus Bremsgeräusch und LED zur
Warnung vor einem bremsenden Auto semantisch Sinn macht, da diese Kombination dem
natürlichen multisensorischen Reiz, der in einer tatsächlichen Auffahrsituation auftritt,
entspricht (Bremsleuchten und quietschende Reifen). In einer Kollisionssituation mit einem
Fahrrad hingegen tritt in der Realität jedoch kein visueller Reiz in Kombination mit einer
Fahrradklingel auf, d. h., hier existiert nicht dieses enge mapping zur natürlichen Situation.
Aus diesem Grunde war die Kombination aus Fahrradklingel und LED wahrscheinlich
semantisch gesehen nicht sinnvoll und nicht nützlicher als die Kombination aus Ton und
LED. Der entscheidende Aspekt ist demnach nicht eine Kombination vieler verschiedener
115
Modalitäten, die einzeln betrachtet hilfreich erscheinen, sondern die Verbindung zu
sinnvollen Mustern.
Diese Erkenntnis ist ganz ähnlich zu einer Studie, in der z. B. alle möglichen Kombinationen
von
Modalitäten
untersucht
wurden,
d. h.
Vibration,
Ton,
visuelles
Icon
und
Bremsenpulsieren (Lee, et al., 2006). Es wurde vor der Untersuchung angenommen, dass
eine Kombination aller Modalitäten zusammen zu den schnellsten Reaktionen führt. Dies trat
jedoch nicht ein, was zeigt, dass nicht immer ein „je mehr, desto besser“ zutrifft. So muss
vielmehr die Spezifik der Situation beachtet werden und hierfür sollten sinnvolle
Kombinationen gefunden werden, die sowohl den Assoziationen im Sinne des Everyday
Listening Ansatzes als auch den Auditory Affordances (siehe 4.3) und in einer multimodalen
Kombination den Erwartungen der Nutzer entsprechen.
Eine Kombination von Ton und LEDs bietet im Vergleich zur Verwendung der Auditory Icons
in Kombination mit der LED-Leiste einige als pragmatisch einzustufende Vorteile. Die
Vorzüge sind, dass diese Warnkombination für viele unterschiedliche Situationen
verwendbar, einfach umzusetzen und effektiv im Hervorrufen schneller Reaktionen ist.
Auditory Icons hingegen müssen für jede Situation spezifisch ausgesucht werden, da sie
eben möglicherweise falsche Assoziationen und hinderliche Reaktionen auslösen. Die
Befunde deuten darauf hin, dass durch die Kombination von Ton und LEDs die
Aufmerksamkeit durch die visuelle Komponente auf die Straße ausgerichtet wird und eine
allgemeine Aktivierung durch die Tonwarnung erfolgt.
10.1.3 Kann diese Information wahrgenommen werden?
Es hat sich in der ersten Studie gezeigt, dass die räumliche Information in den hier
untersuchten
zeitkritischen
und
beanspruchenden
Situationen
nicht
akustisch
wahrgenommen werden konnte. Für die visuelle Wahrnehmung der räumlichen Information
in der zweiten Studie zeigte sich ebenso kein bewusster Entdeckungsprozess, jedoch
vermutlich eine Orientierungsreaktion (Posner, 1980). Dieser Prozess des Ausrichtens der
Aufmerksamkeit durch die LED-Leiste lässt sich dadurch erklären, dass die Aufmerksamkeit
automatisch durch diesen Reiz gelenkt wird. Nach Posner (1980) betrifft dies das exogene
Aufmerksamkeitssystem und es stellt eine Art reflexartige visuelle Orientierung dar. Aus
diesem Grund scheint Spatial cueing (siehe 4.5) visuell zu funktionieren, auch wenn
Personen nicht über das Vorhandensein eines Reizes aufgeklärt werden. Dies ist bei der
akustischen Präsentation der räumlichen Information jedoch nicht genauso der Fall und es
zeigte sich deshalb kein Vorteil im Sinne von kürzeren Reaktionszeiten (siehe Hauptstudie 1,
Kapitel 8). Das könnte bedeuten, dass durch eine LED-Leiste, die unterhalb der
116
Windschutzscheibe angebracht ist, eine „attention facilitation“ stattfindet, was wiederum
schnellere Reaktionen begünstigt (Spence & Ho, 2008).
Eine genaue Informationsdarbietung, wie es die Übermittlung der räumlichen Information
durch die LED-Leiste darstellte, ist wahrscheinlich nicht notwendig, da dies nicht bewusst
wahrgenommen werden kann. Diese Annahme ist jedoch empirisch durch diese Arbeit nicht
validiert, da keine Bedingung untersucht wurde, die ohne die konkrete visuelle räumliche
Information (sondern stattdessen mit einem allgemeinen Leuchten) umgesetzt wurde.
Deshalb könnte es unbewusste Effekte gegeben haben, die doch mit der genauen
räumlichen Information zusammenhängen, auch wenn die Teilnehmer dies nicht berichten
konnten (Nisbett & Wilson, 1977; Posner, 1980). Deshalb kann an dieser Stelle nur der
Hinweis erfolgen, dass es wahrscheinlich ausreicht, eine grobe Aufmerksamkeitsausrichtung
auf die Straße durch eine visuelle, leuchtende Komponente im Sichtfeld des Fahrers
umzusetzen. Dies sollte jedoch in empirischen Studien genau untersucht werden. Ebenso ist
es interessant zu untersuchen, ob anstatt einer blinkenden LED-Leiste auch andere Formen
der visuellen Warnung die Aufmerksamkeit in der Art auf die Straße und somit auf die Gefahr
lenken können. So wäre z. B. ein Aufleuchten der gesamten Frontscheibe oder aber ein
Aufleuchten von auf der Windschutzscheibe eingeblendeten Objekten denkbar.
Neben diesem Aspekt sollte zudem in sehr realistischen Fahrsimulatorstudien eine genaue
Evaluierung
einer
großen
Anzahl
an
Auditory
Icons
für
verschiedene
kritische
Verkehrssituationen erfolgen, damit man genaue Erkenntnisse über die Effekte dieses
Warntyps erhält. Das große ungelöste Problem der Verwendung von Auditory Icons als
Warnungen liegt darin, dass sie zwar eine gute Alternative zu einfachen Tonwarnungen
darstellen, dass es jedoch darauf ankommt, welche Assoziation dieses Geräusch beim
Zuhörer auslöst und wie stark diese ist.
Zusammenfassend ist eine semantisch angereicherte Warnung einer wenig informativen
Warnung vorzuziehen und dies sollte am besten in einer komplementären, semantisch
kongruenten multimodalen Warnung umgesetzt werden.
10.2
Beitrag zur Beurteilung von Kollisionswarnungen in frühen Phasen der
Systementwicklung
Kollisionswarnsysteme werden derzeit zumeist noch als Zusatz zu ACC-Funktionen21
angeboten und es existieren erst wenige selbstständige Systeme, wie z. B. der
21
http://ec.europa.eu/information_society/activities/intelligentcar/technologies/tech_16/index_de.htm
117
„Bremsassistent Pro“ von Volvo,22 der sowohl Warnungen präsentiert als auch einen
Bremseingriff vornehmen kann. Die verwendeten Kollisionswarnungen sind bei den meisten
eingesetzten Systemen kaum bis wenig erforscht. Deshalb ist es umso wichtiger, für
zukünftige Kollisionswarnsysteme frühestmöglich die Gestaltungsoptionen der Warnungen
zu evaluieren. Diese Arbeit leistet einen Beitrag zur Entwicklung neuer Kollisionswarnungen
und stellt ein Vorgehen vor, das eine sinnvolle Bewertung von Warnungen in zeit- und
sicherheitskritischen Situationen ermöglicht.
10.2.1 Schwächen bisheriger Studien
Bisherige Befunde empirischer Studien, die sich mit der Untersuchung von Warnungen im
Fahrzeug befassten, haben eine Nützlichkeit von räumlichen akustischen Warnungen
gezeigt (Belz, 1997; Bliss & Acton, 2000; Ho, et al., 2007). Diese Studien weisen jedoch
einige methodische Schwächen auf. So wurden z. B. die Teilnehmer vor der Untersuchung
direkt über die Bedeutung der Warnungen aufgeklärt (Belz, 1997; Graham, 1999; Ho &
Spence, 2005).23 Dies stellt eine sehr künstliche Untersuchungssituation dar, da diese
Vorgehensweise nicht mit der realen Nutzung eines Fahrzeugs vergleichbar ist. In der
Realität wird man höchstwahrscheinlich nach jahrelanger Nutzung zu einem zufälligen
Zeitpunkt mit einer Warnung konfrontiert und weiß nicht genau, welches System gerade
diese Meldung ausgibt und was sie zu bedeuten hat. Des Weiteren werden in den meisten
Studien sehr artifizielle Szenarien verwendet. In einer Studie von Ho & Spence (2005) z. B.
hatten die Probanden die Aufgabe, schnell präsentierte Buchstaben zu überwachen, um von
Zeit zu Zeit auf bestimmte Zielreize (Zahlen) zu reagieren. In einer anderen Studie wurde ein
Car-following-Szenario verwendet (Ho, et al., 2007). Beide Untersuchungsszenarien stellen
im Vergleich zum alltäglichen Autofahren sehr künstliche Bedingungen dar, die nicht ohne
weiteres vergleichbar mit tatsächlichem Autofahren sind. Dies in Verbindung mit der direkten
Instruktion über die Bedeutung der Warnungen und der erwünschten Reaktion führt dazu,
dass das zu evaluierende Verhalten in den berichteten Studien deutlich beeinflusst wurde.
Aus diesem Grund müssen diese Studien bzw. deren Ergebnisse als sehr künstlich
eingestuft werden und sind nur beschränkt aussagekräftig (Tunnel, 1977).
22
http://www.neuwagen.de/content/view/2448/106/
Verwendete Instruktion in der Studie von z. B. Belz (1997): “Auditory messages will come from the two small
loudspeakers mounted behind your head. Listen closely to the auditory messages; some sounds come from only
one loud speaker, others come from both speakers. When you hear a warning coming from only one loudspeaker,
the impending collision is on the same side of the vehicle from which you heard the message. For instance, if the
message is presented to the right ear, then the impending collision is on the right side of the vehicle; messages
presented to the left ear signal an impending collision on the left side of the vehicle. Messages presented to both
ears will signal that the impending collision is in front of the vehicle.“
23
118
10.2.2 Vorgehen zur angemessenen Evaluation zeit- und sicherheitskritischer Warnungen
Aufgrund der methodischen Schwächen bisheriger Studien wurde in dieser Arbeit ein
Vorgehen angewendet, das eine angemessene Evaluation von sicherheitskritischen
Fahrerassistenz-Systemen durch die Verwendung realitätsnaher Untersuchungsszenarien
ermöglicht. Durch eine Kombination von Laboruntersuchungen (Laborstudien 1 – 3) wurde
Reizmaterial entwickelt, das anschließend in Simulatorstudien mithilfe von realistischen
Kollisionsszenarien und Konfrontation mit kritischen Ereignissen sowie ohne eine direkte
Instruktion der Versuchsteilnehmer untersucht wurde. So stellt zumindest die erste
Konfrontation in den berichteten Studien eine Situation dar, die vergleichbar mit einer realen
Gefahrensituation ist.
Vor diesem Hintergrund sind die Ergebnisse dieser Studien besonders interessant. So hat
sich in der ersten Studie gezeigt, dass die Probanden die räumliche Komponente der
Warnungen nicht bewusst wahrnehmen konnten. Zudem trat kein objektiver Vorteil in den
abhängigen Variablen auf. Auch in der zweiten Studie wurde die räumliche Information der
LED-Leiste nicht bewusst wahrgenommen.
Die Anwendung dieses Ansatzes in zwei Fahrsimulatorstudien hat für zukünftige
Untersuchungen weitere hilfreiche Aspekte zu Tage gebracht. Für die Szenarienauswahl im
Fahrsimulator lässt sich festhalten, dass das Autoszenario in der zweiten Hauptstudie zur
Evaluation von zeit- und sicherheitskritischen Warnungen gut geeignet ist, da hier
Bremsreaktionszeiten und Anzahl der Kollisionen zur Beurteilung herangezogen werden
können. Eine Verbesserung dieses Szenarios könnte durch eine Aufhebung von
Restriktionen in der Software des Fahrsimulators erreicht werden, indem der Abstand zum
vorausfahrenden Fahrzeug dadurch konstant gehalten wird, dass das vorausfahrende
Fahrzeug seinen Abstand dem Versuchspersonenfahrzeug anpasst. Somit hätte man keine
Konfundierung des Abstands zum Zeitpunkt der Ausgabe der Warnung mit der abhängigen
Variable Abstand zum Kollisionsobjekt, wie es in dieser Studie der Fall war und weshalb
diese Variable für dieses Szenario nicht ausgewertet wurde. Wäre dieses Problem behoben,
könnte eine Beurteilung über Bremsreaktionszeiten, Abstand zum Kollisionsobjekt und
Anzahl der Kollisionen erfolgen.
Weiterhin hat sich im Rahmen dieser Arbeit gezeigt, dass eine Kombination von
Laborstudien
und
sinnvollen
Szenarien
in
Fahrsimulatorstudien
wichtig
für
eine
angemessene Warnungsgestaltung ist. Die hier berichteten Studien haben gezeigt, dass
eine alleinige Entwicklung von Warnungen durch eine Testung in Laborsituationen nicht
ausreicht (siehe Vergleich des Abschneidens der Autohupe in den Laborstudien in Abschnitt
119
7.4 und in der Hauptstudie 1 in Abschnitt 8.3). Stattdessen muss, wie hier geschehen, ein
Geräusch erst auf seine Identifizierbarkeit überprüft werden, um es anschließend in
realistischeren Settings, wie z. B. einem Fahrsimulator, ohne Instruktion der Probanden über
die Bedeutung der Warnung zu untersuchen. Dieser Schritt ist besonders wichtig, da ein
komplexes Zusammenspiel von Faktoren, wie z. B. die Instruktion der Probanden, die
Gestaltung der Szenarien, aber auch die Assoziationen, die eine Warnung in einer
realistischeren Situation auslöst, das Verhalten von Personen und somit die Effektivität von
Kollisionswarnungen und letztendlich die Beurteilung dieser beeinflusst. Die diskutierten
Aspekte sind in Abbildung 38 dargestellt.
Assoziation
zur Ursache
Assoziation
zur Handlung
Warnungen
Evaluation der
Warnungen
Verhalten
Realistische Szenarien
Angemessene Instruktion
Konfrontation
mit der Gefahr
Abbildung 38: Komplexes Zusammenspiel der Faktoren, die zur Evaluation der Warnungen führen
Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass die Untersuchung sicherheitskritischer
Aspekte durch eine Studie im Fahrsimulator gut geeignet ist, um sehr früh im
Produktentwicklungszyklus Abschätzungen über die Effekte von Systemeigenschaften
vornehmen zu können. Dies hat sich auch in anderen Studien erwiesen, die z. B. durch eine
Simulation des Systemverhaltens sicherheitskritische Verhaltensanpassungen zeigen
konnten (Polkehn, Preuschhof, & Kussmann, 2002).
120
Die kritische Frage, die jedoch gleichsam bei einer Fahrsimulation bestehen bleibt, ist die
nach der Übertragbarkeit der Ergebnisse auf die Realität. Zur Diskussion steht, ob die
Ergebnisse dieser Studie relevante Effekte im Sinne von bedeutsamen Unterschieden in den
abhängigen Variablen produziert haben. Hierzu lässt sich anmerken, dass Schätzungen
vorliegen, die besagen, dass eine Verringerung von Latenzen in den Reaktionen der Fahrer
um ca. 500 ms einer Reduzierung der realen Unfallrate von ca. 60 % entspricht (Suetomi &
Kido 1997; zitiert nach Spence & Ho 2008). In diesem Sinne sind die ermittelten
Reaktionszeitvorteile von z. B. im Mittel 370 ms für den Vergleich von der Bedingung „ohne
LEDs“ zu der Bedingung „mit LEDs“ im Autoszenario der zweiten Studie immer noch als ein
positiver Effekt zur Reduktion von Unfällen zu betrachten. Dies scheint vor allem zusätzlich
der Fall zu sein, wenn man dieses Ergebnis im Vergleich zu anderen Fahrsimulatorstudien
betrachtet (z. B. Ho, et al., 2007), die verschiedene Warntypen miteinander verglichen und
Unterschiede von maximal 200 ms fanden. In diesem Zusammenhang muss jedoch
angemerkt werden, dass man nicht aufgrund der Ergebnisse einer Fahrsimulatorstudie auf
das reale Verhalten einer Person im eigenen Fahrzeug schließen kann (Biehl, 1976), da
auch eine Studie im Fahrsimulator eine künstliche Untersuchung darstellt. Eine genaue
Abbildung der Realität ist nicht möglich und somit dürfen keine absoluten Werte von
Fahrsimulatorstudien auf normales Autofahren übertragen werden. Jedoch ist mit ähnlichen
Effekten, d. h. relativen Unterschieden, die sich im Fahrsimulator gezeigt haben, in der
Realität zu rechnen.
Letztendlich muss jedoch auch hier weiterhin beachtet werden, dass der Einsatz des
Fahrsimulators natürlich nicht die letzte Stufe der Realfahrt im Entwicklungsprozess ersetzt
(Burmester, et al., 2008). Dies bedeutet, dass der letzte Schritt zur Evaluation und
Beurteilung
semantisch
angereicherter
Warnungen
Implementation im Fahrzeug umfassen sollte.
121
die
Untersuchung
durch
eine
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ABBILDUNGSVERZEICHNIS
Abbildung 1: Änderungskosten im Produktlebenszyklus (Timpe, et al., 2002) ___________________ 9
Abbildung 2: Einteilung von Unterstützungssystemen im Fahrzeug
(Fricke, De Filippis, & Thüring, 2008). _______________________________________ 12
Abbildung 3: Task-Capability Interface Modell (Fuller, 2002) _______________________________ 18
Abbildung 4: C-HIP Modell (Wogalter, et al., 1999) ______________________________________ 22
Abbildung 5: Mechanismen der Duplex-Theorie (Kyriakakis, 1998) __________________________ 30
Abbildung 6: Kollisionswarnung (Yoo & Hunter, 1996) ____________________________________ 35
Abbildung 7: Entstehungskontext der Auditory Icons (Fricke, De Filippis, & Thüring, 2006b) ______ 39
Abbildung 8: Forschungsplan zur Gestaltung und Evaluation der semantisch
angereicherten Warnungen _______________________________________________ 49
Abbildung 9: Ablauf der Laborstudie 1 für eine Match-Bedingung ___________________________ 51
Abbildung 10: Reaktionszeit (in ms) auf die Auditory Icons aus Laborversuch 1 ________________ 54
Abbildung 11:Reaktionszeit in ms nach Kategorie der Auditory Icons ________________________ 54
Abbildung 12: Identifikationsrate in % der Auditory Icons __________________________________ 57
Abbildung 13: Reaktionszeit in ms auf die Auditory Icons _________________________________ 58
Abbildung 14: Mittelwerte der Ratings der Auditory Icons bezüglich Typikalität und Dringlichkeit ___ 59
Abbildung 15: Wiedergabepositionen im Laborversuch 3 __________________________________ 62
Abbildung 16: Angabe der wahrgenommenen Richtung und Beispielauswertung für 0° __________ 62
Abbildung 17: Erkennungsleistung in %, genaue Erkennung = genaue Position; _______________ 63
Abbildung 18: Unfallstatistik nach Unfalltyp für 2006
(modifiziert nach Statistisches Bundesamt, 2006) ____________________________ 68
Abbildung 19: Annäherung des Kollisionsobjektes Fahrradfahrer in Szenario 1 ________________ 70
Abbildung 20: Mittelwerte und Standardfehler der Bremsreaktionszeiten _____________________ 78
Abbildung 21: Mittelwerte und Standardfehler des Abstands zum Kollisionsobjekt ______________ 79
Abbildung 22: Szenarienablauf (BR = Bremsreaktion;¬ BR = keine Bremsreaktion) ____________ 80
Abbildung 23: Anzahl der Bremsreaktionen, bevor Kollisionsobjekt sichtbar war (Häufigkeiten in %) 80
Abbildung 24: Mittelwerte und Standardfehler der Summenwerte pro Dimension _______________ 82
Abbildung 25: Freie Aussagen der Versuchsteilnehmer (absolute Häufigkeiten) ________________ 83
Abbildung 26: Autoszenario (obere Reihe) und Fahrradszenario (untere Reihe) ________________ 90
Abbildung 27: LED-Leiste (aus Mahlke, et al., 2007) _____________________________________ 91
Abbildung 28: Mittelwerte und Standardfehler des Haupteffekts der visuellen Komponente
(ohne LED/mit LED) für die Variable Abstand zum Kollisionsobjekt _______________ 98
Abbildung 29: Mittelwerte und Standardfehler des Haupteffekts der visuellen Komponente
(ohne LED/mit LED) für die Variable Bremsreaktionszeit _______________________ 98
Abbildung 30: Mittelwerte und Standardfehler des Haupteffekts Szenario-Sequenz für die
Variable Abstand zum Kollisionsobjekt ____________________________________ 99
Abbildung 31: Mittelwerte und Standardfehler des Haupteffekts Zeitpunkt für die
Variable Bremsreaktionszeit _____________________________________________ 99
Abbildung 32: Mittelwerte und Standardfehler des Haupteffekts Warntyp
(Auditory Icon (AI)/Ton) für die Variable Bremsreaktionszeit im Autoszenario ______ 101
133
Abbildung 33: Mittelwerte und Standardfehler des Haupteffekts Visuelle Komponente
(ohne LED/mit LED) für die Variable Bremsreaktionszeit im Autoszenario ________ 102
Abbildung 34: Mittelwerte und Standardfehler des Haupteffekts Szenario-Sequenz für die
Variable Bremsreaktionszeit im Autoszenario _______________________________ 102
Abbildung 35: Mittelwerte und Standardfehler des Summenwertes pro Dimension _____________ 104
Abbildung 36: Darbietungs-Präferenzen in Abhängigkeit der erlebten Darbietung
(absolute Häufigkeiten) _______________________________________________ 105
Abbildung 37: Aussagen der Teilnehmer (absolute Häufigkeiten) __________________________ 106
Abbildung 38: Komplexes Zusammenspiel der Faktoren, die zur Evaluation der Warnungen führen 120
134
TABELLENVERZEICHNIS
Tabelle 1: Vor- und Nachteile der drei Modalitätstypen (Pierowicz, et al., 2000) ________________ 33
Tabelle 2: Verwendete Adjektive im semantischen Differential _____________________________ 37
Tabelle 3: Paarungen von Auditory Icons und Ereignissen (Stephan, et al., 2006) ______________ 40
Tabelle 4: Paarungen von Ereignissen und Signalen (McKeown & Isherwood, 2007) ____________ 41
Tabelle 5: Verwendete Geräuschkategorien und Anzahl der Vertreter pro Kategorie ____________ 51
Tabelle 6: Identifikationsraten der 26 Geräusche ________________________________________ 53
Tabelle 7: Paarweise Vergleiche der Kategorien der Auditory Icons _________________________ 55
Tabelle 8: Geräuschgruppen und dazugehörige Geräusche _______________________________ 56
Tabelle 9: Zusammenstellung der Gruppen zu Bedingungen _______________________________ 56
Tabelle 10: Matching von Geräusch und passender Gefahrensituation _______________________ 60
Tabelle 11:Gradabweichungen der Angaben der Probanden _______________________________ 64
Tabelle 12: Verwendete Szenarien mit Warnung in Untersuchung 1 _________________________ 69
Tabelle 13: Anzahl der Versuchsabbrecher in Abhängigkeit des Alters und Geschlechts _________ 72
Tabelle 14: Anzahl der Versuchsteilnehmer in den Bedingungen (ohne Abbrecher) _____________ 73
Tabelle 15: Häufigkeiten der Kollisionen pro Szenario (in %) _______________________________ 74
Tabelle 16: Mittelwerte und Standardfehler der geschätzten Randmittel in Szenario 1 –
Sichtbehinderung I ______________________________________________________ 75
Tabelle 17: Mittelwerte und Standardfehler der geschätzten Randmittel in Szenario 2 – Stau I ____ 75
Rechts Abbiegen _______________________________________________________ 76
Sichtbehinderung II______________________________________________________ 76
Geparkte Autos _________________________________________________________ 77
Tabelle 21: Mittelwerte und Standardfehler der geschätzten Randmittel in Szenario 6 – Stau II ____ 77
Tabelle 22: Übersicht aller Effekte aus den Varianzanalysen pro Szenario
(AI = Auditory Icon, rT = räumlicher Ton, T = Ton, B = Baseline/ohne Warnung)
(A = Bonferroni-Korrektur; B = Tamhane-Korrektur bei Varianzungleichheit) _________ 78
Tabelle 23: Items aus dem Akzeptanzfragebogen (modifiziert nach Weiler, 2003) ______________ 81
Tabelle 24: Szenarien und Bedingungen aus Studie 2 ____________________________________ 90
Tabelle 25: Alterszuweisung der Probanden zu jeder Bedingung ___________________________ 93
Tabelle 26: Formeln für die Berechnung des Anhaltewegs (Quelle: wikipedia) _________________ 95
Tabelle 27: Anzahl der Kollisionen für die Bedingung Warntyp im Autoszenario ________________ 95
Tabelle 28: Mittelwerte und Standardfehler der geschätzten Randmittel des Szenarios Fahrrad ___ 97
Tabelle 29: Between-subjects Effekte der einzelnen abhängigen Variablen ___________________ 97
Tabelle 30: Mittelwerte und Standardfehler der geschätzten Randmittel des Szenarios Auto (in ms) 100
Tabelle 31: Between-subjects Effekte der Bremsreaktionszeit des Szenarios Auto_____________ 100
Tabelle 32: Übersicht aller Effekte aus den Varianzanalysen pro Szenario ___________________ 103
Tabelle 33: Items aus dem Akzeptanzfragebogen (Weiler, 2003) __________________________ 103
135
Tabelle 34: Absolute Häufigkeiten der Präferenzen der Darbietung
in Abhängigkeit der erlebten Bedingung ____________________________________ 105
136
ANHANG
Anhang A: Einzelvergleiche Auditory Icons aus Laborstudie 2
Anhang B: Einzelvergleiche der Ratings der Typikalität und der Dringlichkeit der
Auditory Icons aus Laborstudie 2
Anhang C: Bilder aus Hauptstudie 1
Anhang D: Instruktion vor der Simulatorübung aus Hauptstudie 1
Anhang E: Instruktion nach der Simulatorübung aus Hauptstudie 1
Anhang F: Demografie-Fragebogen aus Hauptstudie 1 und 2
Anhang G: Aufgaben aus dem Fahrsimulator-Training vor Hauptstudie 1 und 2
Anhang H: Akzeptanzfragebogen aus Hauptstudie 1 und 2
Anhang I: Abschlussinterview aus Hauptstudie 1
Anhang J: Abschlussinterview aus Hauptstudie 2
Anhang K: Bilder aus Hauptstudie 2
Anhang L: Korrelationen der Kovariaten im Fahrradszenario
Anhang M: Korrelationen der Kovariaten im Autoszenario
137
Anhang A: Einzelvergleiche der Reaktionszeiten aus Laborstudie 2
Paarweise Vergleiche: dargestellt sind die positiven mittleren Differenzen
(I) Stimulus
Fahrradklingel_1
Fahrradklingel_2
Fahrradklingel_3
Fahrradklingel_4
Unfallgeräusch_1
Unfallgeräusch_2
(J) Stimulus
Mittlere Differenz (I-J)
Standardfehler
Signifikanz (a)
Fahrradklingel_3
Fahrradklingel_4
Unfallgeräusch_1
Hundebellen_1
Hundebellen_2
Hundebellen_4
Autohupe_1
Autohupe_2
Autohupe_4
Bremsgeräusch_1
Fahrradklingel_1
Fahrradklingel_3
Fahrradklingel_4
Unfallgeräusch_1
Hundebellen_1
Hundebellen_2
Hundebellen_4
Autohupe_1
Autohupe_2
Autohupe_3
Autohupe_4
Bremsgeräusch_1
Hundebellen_4
Autohupe_2
Fahrradklingel_3
Hundebellen_1
Hundebellen_4
Autohupe_2
Autohupe_4
Fahrradklingel_3
Fahrradklingel_4
Hundebellen_1
Hundebellen_4
Autohupe_2
Autohupe_4
Fahrradklingel_1
Fahrradklingel_2
Fahrradklingel_3
Fahrradklingel_4
Unfallgeräusch_1
Hundebellen_1
Hundebellen_2
Hundebellen_3
449,57
343,88
298,75
433,63
163,50
464,38
137,13
498,75
394,63
234,13
221,75
671,32
565,63
520,50
655,38
385,25
686,13
358,88
720,50
206,38
616,38
455,88
14,80
49,18
105,70
89,75
120,50
154,88
50,75
150,82
45,13
134,88
165,63
200,00
95,88
2187,625(*)
1965,875(*)
2637,196(*)
2531,500(*)
2486,375(*)
2621,250(*)
2351,125(*)
1846,768(*)
535,03
516,89
516,89
516,89
516,89
516,89
516,89
516,89
516,89
516,89
516,89
535,03
516,89
516,89
516,89
516,89
516,89
516,89
516,89
516,89
516,89
516,89
535,03
535,03
535,03
516,89
516,89
516,89
516,89
535,03
516,89
516,89
516,89
516,89
516,89
516,89
516,89
535,03
516,89
516,89
516,89
516,89
535,03
.40
.51
.56
.40
.75
.37
.79
.34
.45
.65
.67
.21
.28
.32
.21
.46
.19
.49
.17
.69
.24
.38
.98
.93
.84
.86
.82
.77
.92
.78
.93
.80
.75
.70
.85
.00
.00
.00
.00
.00
.00
.00
.00
138
Hundebellen_1
Hundebellen_2
Hundebellen_3
Hundebellen_4
Autohupe_1
Autohupe_3
Hundebellen_4
Autohupe_1
Autohupe_2
Autohupe_3
Autohupe_4
Bremsgeräusch_1
Bremsgeräusch_2
Fahrradklingel_3
Hundebellen_4
Autohupe_2
Fahrradklingel_3
Fahrradklingel_4
Unfallgeräusch_1
Hundebellen_1
Hundebellen_4
Autohupe_2
Autohupe_4
Bremsgeräusch_1
Fahrradklingel_1
Fahrradklingel_2
Fahrradklingel_3
Fahrradklingel_4
Unfallgeräusch_1
Hundebellen_1
Hundebellen_2
Hundebellen_4
Autohupe_1
Autohupe_2
Autohupe_3
Autohupe_4
Bremsgeräusch_1
Autohupe_2
Fahrradklingel_3
Fahrradklingel_4
Unfallgeräusch_1
Hundebellen_1
Hundebellen_2
Hundebellen_4
Autohupe_2
Autohupe_4
Bremsgeräusch_1
Fahrradklingel_1
Fahrradklingel_3
Fahrradklingel_4
Unfallgeräusch_1
Hundebellen_1
Hundebellen_2
Hundebellen_4
2652,000(*)
2324,750(*)
2686,375(*)
2172,250(*)
2582,250(*)
2421,750(*)
1428,054(*)
15,95
30,75
65,13
286,07
180,38
135,25
270,13
300,88
335,25
231,13
70,63
340,86
119,11
790,43
684,73
639,61
774,48
504,36
805,23
477,98
839,61
325,48
735,48
574,98
34,38
312,45
206,75
161,63
296,50
26,38
327,25
361,63
257,50
97,00
15,38
464,95
359,25
314,13
449,00
178,88
479,75
139
516,89
516,89
516,89
516,89
516,89
516,89
535,03
535,03
516,89
516,89
535,03
516,89
516,89
516,89
516,89
516,89
516,89
516,89
535,03
535,03
552,58
535,03
535,03
535,03
535,03
535,03
535,03
535,03
535,03
535,03
535,03
516,89
535,03
516,89
516,89
516,89
516,89
516,89
516,89
516,89
516,89
516,89
535,03
516,89
516,89
516,89
516,89
516,89
.00
.00
.00
.00
.00
.00
.01
.98
.95
.90
.59
.73
.79
.60
.56
.52
.66
.89
.53
.82
.16
.20
.24
.15
.35
.14
.37
.12
.54
.17
.29
.95
.56
.69
.76
.57
.96
.53
.49
.62
.85
.98
.39
.49
.55
.39
.73
.36
Autohupe_4
Bremsgeräusch_1
Bremsgeräusch_2
Autohupe_1
Autohupe_2
Autohupe_4
Bremsgeräusch_1
Fahrradklingel_3
Hundebellen_1
Hundebellen_4
Autohupe_2
Fahrradklingel_3
Fahrradklingel_4
Unfallgeräusch_1
Hundebellen_1
Hundebellen_4
Autohupe_2
Autohupe_4
Fahrradklingel_1
Fahrradklingel_2
Fahrradklingel_3
Fahrradklingel_4
Unfallgeräusch_1
Hundebellen_1
Hundebellen_2
Hundebellen_3
Hundebellen_4
Autohupe_1
Autohupe_2
Autohupe_3
Autohupe_4
Bremsgeräusch_1
152,50
514,13
410,00
249,50
54,95
39,00
69,75
104,13
215,45
109,75
64,63
199,50
230,25
264,63
160,50
759,57
537,82
1209,143(*)
1103,446(*)
1058,32
1193,196(*)
923,07
418,71
1223,946(*)
896,70
1258,321(*)
744,20
1154,196(*)
993,70
516,89
516,89
516,89
516,89
535,03
516,89
516,89
516,89
535,03
516,89
516,89
516,89
516,89
516,89
516,89
535,03
535,03
552,58
535,03
535,03
535,03
535,03
552,58
535,03
535,03
535,03
535,03
535,03
535,03
.77
.32
.43
.63
.92
.94
.89
.84
.69
.83
.90
.70
.66
.61
.76
.16
.32
.03
.04
.05
.03
.09
.45
.02
.10
.02
.17
.03
.07
Basiert auf den geschätzten Randmitteln
* Die mittlere Differenz ist auf dem Niveau ,05 signifikant
a Anpassung für Mehrfachvergleiche: Geringste signifikante Differenz (entspricht keinen Anpassungen).
140
Anhang B: Einzelvergleiche der Ratings der Typikalität und der Dringlichkeit aus
Laborstudie 2
Paarweise Vergleiche: dargestellt sind die positiven mittleren Differenzen
Maß
(I) Stimulus
Typikalität
Fahrradklingel_1
Fahrradklingel_2
Fahrradklingel_3
Fahrradklingel_4
Unfallgeräusch_1
Mittlere
Differenz (I-J)
0,13
Standardfehler
0,48
Unfallgeräusch_2
0,75
0,53
.20
Hundebellen_2
0,50
0,63
.45
Hundebellen_3
0,25
0,59
.68
Autohupe_1
0,25
0,65
.71
Autohupe_3
0,13
0,30
.68
Bremsgeräusch_2
0,00
0,42
1,00
Fahrradklingel_1
0,13
0,35
.73
Unfallgeräusch_1
0,25
0,45
.60
Unfallgeräusch_2
0,88
0,40
.06
Hundebellen_2
0,63
0,46
.22
Hundebellen_3
0,38
0,42
.40
Autohupe_1
0,38
0,42
.40
Autohupe_3
0,25
0,25
.35
Bremsgeräusch_2
0,13
0,13
.35
Fahrradklingel_1
0,25
0,31
.45
Fahrradklingel_2
0,13
0,30
.68
Unfallgeräusch_1
0,38
0,42
0,40
Unfallgeräusch_2
1,00
0,38
0,03
Hundebellen_1
0,00
0,33
1,00
Hundebellen_2
0,75
0,59
.24
Hundebellen_3
0,50
0,42
.28
Autohupe_1
0,50
0,42
.28
Autohupe_3
0,38
0,26
.20
Bremsgeräusch_2
0,25
0,37
.52
Fahrradklingel_1
0,75
0,37
.08
Fahrradklingel_2
0,63
0,26
.05
Fahrradklingel_3
0,50
0,19
.03
Unfallgeräusch_1
0,88
0,35
.04
Unfallgeräusch_2
1,50
0,38
.01
Hundebellen_1
0,50
0,27
.10
Hundebellen_2
1,25
0,49
.04
Hundebellen_3
1,00
0,33
.02
Hundebellen_4
0,25
0,16
.17
Autohupe_1
1,00
0,42
.05
Autohupe_2
0,38
0,18
.08
Autohupe_3
0,88
0,23
.01
(J) Stimulus
141
Signifikanz(a)
.80
Autohupe_4
0,00
0,00
.
Bremsgeräusch_1
0,25
0,25
.35
Bremsgeräusch_2
0,75
0,37
.08
Unfallgeräusch_2
0,63
0,53
.28
Hundebellen_2
0,38
0,65
.58
Unfallgeräusch_1 Hundebellen_3
0,13
0,40
.76
Autohupe_1
0,13
0,48
.80
Autohupe_3
0,00
0,38
1,00
Fahrradklingel_1
0,25
0,45
.60
Fahrradklingel_2
0,13
0,44
.78
Fahrradklingel_3
0,00
0,33
1,00
Unfallgeräusch_1
0,38
0,32
.28
Unfallgeräusch_2
1,00
0,46
.07
Hundebellen_2
0,75
0,53
.20
Hundebellen_3
0,50
0,46
.32
Autohupe_1
0,50
0,57
.41
Autohupe_3
0,38
0,42
.40
Bremsgeräusch_2
0,25
0,53
.65
Unfallgeräusch_2
0,25
0,53
.65
Unfallgeräusch_2
0,50
0,50
.35
Hundebellen_2
0,25
0,53
.65
Autohupe_1
0,00
0,38
1,00
Fahrradklingel_1
0,50
0,42
.28
Fahrradklingel_2
0,38
0,32
.28
Fahrradklingel_3
0,25
0,25
.35
Unfallgeräusch_1
0,63
0,42
.18
Unfallgeräusch_2
1,25
0,45
.03
Hundebellen_1
0,25
0,25
.35
Hundebellen_2
1,00
0,53
.10
Hundebellen_3
0,75
0,45
.14
Autohupe_1
0,75
0,49
.17
Autohupe_2
0,13
0,30
.68
Autohupe_3
0,63
0,32
.09
Bremsgeräusch_1
0,00
0,33
1,00
Bremsgeräusch_2
0,50
0,42
.28
Unfallgeräusch_2
0,50
0,46
.32
Hundebellen_2
0,25
0,73
.74
Hundebellen_3
0,00
0,38
1,00
Fahrradklingel_1
0,38
0,26
.20
Fahrradklingel_2
0,25
0,16
.17
Fahrradklingel_3
0,13
0,23
.60
Unfallgeräusch_1
0,50
0,38
.23
Unfallgeräusch_2
1,13
0,35
.01
Hundebellen_1
0,13
0,35
.73
Hundebellen_1
Hundebellen_2
Hundebellen_3
Hundebellen_4
Autohupe_1
Autohupe_2
142
Hundebellen_2
0,88
0,44
.09
Hundebellen_3
0,63
0,38
.14
Autohupe_1
0,63
0,46
.22
Autohupe_3
0,50
0,19
.03
Bremsgeräusch_2
0,38
0,26
.20
Unfallgeräusch_1
0,00
0,38
1,00
Unfallgeräusch_2
0,63
0,38
.14
Hundebellen_2
0,38
0,60
.55
Hundebellen_3
0,13
0,44
.78
Autohupe_1
0,13
0,44
.78
Fahrradklingel_1
0,75
0,37
.08
Fahrradklingel_2
0,63
0,26
.05
Fahrradklingel_3
0,50
0,19
.03
Fahrradklingel_4
0,00
0,00
.
Unfallgeräusch_1
0,88
0,35
.04
Unfallgeräusch_2
1,50
0,38
.01
Hundebellen_1
0,50
0,27
.10
Hundebellen_2
1,25
0,49
.04
Hundebellen_3
1,00
0,33
.02
Hundebellen_4
0,25
0,16
.17
Autohupe_1
1,00
0,42
.05
Autohupe_2
0,38
0,18
.08
Autohupe_3
0,88
0,23
.01
Bremsgeräusch_1
0,25
0,25
.35
Bremsgeräusch_2
0,75
0,37
.08
Fahrradklingel_1
0,50
0,19
.03
Fahrradklingel_2
0,38
0,32
.28
Fahrradklingel_3
0,25
0,25
.35
Unfallgeräusch_1
0,63
0,42
.18
Unfallgeräusch_2
1,25
0,49
.04
Hundebellen_1
0,25
0,41
.56
Bremsgeräusch_1 Hundebellen_2
1,00
0,63
.15
Hundebellen_3
0,75
0,49
.17
Hundebellen_4
0,00
0,33
1,00
Autohupe_1
0,75
0,56
.22
Autohupe_2
0,13
0,23
.60
Autohupe_3
0,63
0,18
.01
Bremsgeräusch_2
0,50
0,42
.28
Fahrradklingel_1
0,00
0,42
1,00
Unfallgeräusch_1
0,13
0,52
.82
Unfallgeräusch_2
0,75
0,45
.14
Hundebellen_2
0,50
0,50
.35
Hundebellen_3
0,25
0,45
.60
Autohupe_1
0,25
0,41
.56
Autohupe_3
Autohupe_4
Bremsgeräusch_2
143
Dringlichkeit
Fahrradklingel_1
Fahrradklingel_2
Fahrradklingel_3
Fahrradklingel_4
Autohupe_3
0,13
0,35
.73
Unfallgeräusch_2
0,38
0,82
.66
Hundebellen_1
1,50
0,33
.00
Hundebellen_2
0,88
0,35
.04
Hundebellen_3
0,75
0,37
.08
Hundebellen_4
0,63
0,32
.09
Autohupe_3
0,25
0,37
.52
Fahrradklingel_1
0,13
0,55
.83
Fahrradklingel_3
0,00
0,50
1,00
Unfallgeräusch_2
0,50
0,63
.45
Hundebellen_1
1,63
0,38
.00
Hundebellen_2
1,00
0,46
.07
Hundebellen_3
0,88
0,44
.09
Hundebellen_4
0,75
0,65
.28
Autohupe_3
0,38
0,32
.28
Fahrradklingel_1
0,13
0,44
.78
Fahrradklingel_2
0,00
0,50
1,00
Unfallgeräusch_2
0,50
0,65
.47
Hundebellen_1
1,63
0,42
.01
Hundebellen_2
1,00
0,53
.10
Hundebellen_3
0,88
0,35
.04
Hundebellen_4
0,75
0,67
.30
Autohupe_3
0,38
0,32
.28
Fahrradklingel_1
0,63
0,63
.35
Fahrradklingel_2
0,50
0,46
.32
Fahrradklingel_3
0,50
0,68
.49
Unfallgeräusch_2
1,00
0,80
.25
Hundebellen_1
2,13
0,40
.00
Hundebellen_2
1,50
0,57
.03
Hundebellen_3
1,38
0,60
.05
Hundebellen_4
1,25
0,59
.07
Autohupe_1
0,25
0,59
.68
Autohupe_2
0,00
0,46
1,00
Autohupe_3
0,88
0,40
.06
Autohupe_4
0,13
0,40
.76
Fahrradklingel_1
0,75
0,53
.20
Fahrradklingel_2
0,63
0,46
.22
Fahrradklingel_3
0,63
0,65
.37
Fahrradklingel_4
0,13
0,55
.83
1,13
0,69
.15
Hundebellen_1
2,25
0,37
.00
Hundebellen_2
1,63
0,32
.00
Hundebellen_3
1,50
0,42
.01
Hundebellen_4
1,38
0,42
.01
Unfallgeräusch_1 Unfallgeräusch_2
144
Unfallgeräusch_2
Hundebellen_2
Hundebellen_3
Hundebellen_4
Autohupe_1
Autohupe_2
Autohupe_3
Autohupe_4
Autohupe_1
0,38
0,32
.28
Autohupe_2
0,13
0,44
.78
Autohupe_3
1,00
0,53
.10
Autohupe_4
0,25
0,53
.65
Hundebellen_1
1,13
0,74
.17
Hundebellen_2
0,50
0,68
.49
Hundebellen_3
0,38
0,71
.61
Hundebellen_4
0,25
0,90
.79
Hundebellen_1
0,63
0,38
.14
Hundebellen_1
0,75
0,31
.05
Hundebellen_2
0,13
0,30
.68
Hundebellen_1
0,88
0,40
.06
Hundebellen_2
0,25
0,31
.45
Hundebellen_3
0,13
0,48
.80
Fahrradklingel_1
0,38
0,46
.44
Fahrradklingel_2
0,25
0,31
.45
Fahrradklingel_3
0,25
0,45
.60
Unfallgeräusch_2
0,75
0,53
.20
Hundebellen_1
1,88
0,35
.00
Hundebellen_2
1,25
0,37
.01
Hundebellen_3
1,13
0,40
.03
Hundebellen_4
1,00
0,53
.10
Autohupe_3
0,63
0,42
.18
Fahrradklingel_1
0,63
0,46
.22
Fahrradklingel_2
0,50
0,53
.38
Fahrradklingel_3
0,50
0,53
.38
Fahrradklingel_4
0,00
0,46
1,00
Unfallgeräusch_2
1,00
0,60
.14
Hundebellen_1
2,13
0,40
.00
Hundebellen_2
1,50
0,33
.00
Hundebellen_3
1,38
0,38
.01
Hundebellen_4
1,25
0,45
.03
Autohupe_1
0,25
0,49
.63
Autohupe_3
0,88
0,40
.06
Autohupe_4
0,13
0,23
.60
Unfallgeräusch_2
0,13
0,69
.86
Hundebellen_1
1,25
0,25
.00
Hundebellen_2
0,63
0,42
.18
Hundebellen_3
0,50
0,33
.17
Hundebellen_4
0,38
0,53
.50
Fahrradklingel_1
0,50
0,57
.41
Fahrradklingel_2
0,38
0,63
.57
Fahrradklingel_3
0,38
0,68
.60
Unfallgeräusch_2
0,88
0,69
.25
145
Hundebellen_1
2,00
0,46
.00
Hundebellen_2
1,38
0,50
.03
Hundebellen_3
1,25
0,56
.06
Hundebellen_4
1,13
0,52
.07
Autohupe_1
0,13
0,61
.84
Autohupe_3
0,75
0,49
.17
Fahrradklingel_1
0,88
0,23
.01
Fahrradklingel_2
0,75
0,41
.11
Fahrradklingel_3
0,75
0,45
.14
Fahrradklingel_4
0,25
0,45
.60
Unfallgeräusch_1
0,13
0,35
.73
Unfallgeräusch_2
1,25
0,73
.13
Hundebellen_1
2,38
0,18
.00
1,75
0,25
.00
Hundebellen_3
1,63
0,32
.00
Hundebellen_4
1,50
0,27
.00
Autohupe_1
0,50
0,33
.17
Autohupe_2
0,25
0,37
.52
Autohupe_3
1,13
0,30
.01
Autohupe_4
0,38
0,46
.44
Bremsgeräusch_2
0,00
0,33
1,00
Fahrradklingel_1
0,88
0,23
.01
Fahrradklingel_2
0,75
0,62
.27
Fahrradklingel_3
0,75
0,45
.14
Fahrradklingel_4
0,25
0,59
.68
Unfallgeräusch_1
0,13
0,67
.86
Unfallgeräusch_2
1,25
0,92
.22
Hundebellen_1
2,38
0,38
.00
1,75
0,49
.01
Hundebellen_3
1,63
0,46
.01
Hundebellen_4
1,50
0,42
.01
Autohupe_1
0,50
0,60
.43
Autohupe_2
0,25
0,53
.65
Autohupe_3
1,13
0,35
.01
Autohupe_4
0,38
0,60
.55
Bremsgeräusch_1
0,00
0,33
1,00
Basiert auf den geschätzten Randmitteln
a Anpassung für Mehrfachvergleiche: Geringste signifikante Differenz (entspricht keinen
Anpassungen).
146
Anhang C: Bilder aus Hauptstudie 1
Szenario 1 aus Hauptstudie 1: Fahrrad
147
Szenario 2 aus Hauptstudie 1: Stau im Tunnel
148
Szenario 4 aus Hauptstudie 1: Hund hinter Haus
149
Szenario 5 aus Hauptstudie 1: Hund hinter LKW
150
Szenario 6 aus Hauptstudie 1: Stau bei schlechter Sicht
151
Anhang D: Instruktion vor der Simulatorübung aus Hauptstudie 1
Instruktion I
Herzlich Willkommen zu unserer Untersuchung,
Sie nehmen heute an einer Studie zur Erprobung neuartiger Warnsysteme teil.
Bitte machen Sie es sich bequem und stellen Sie sich den Sitz so ein, wie Sie es bei einer
bevorstehenden Fahrt in einem realen Fahrzeug tun würden. Dieses Auto funktioniert wie ein
Fahrzeug mit Automatik, d.h. sie müssen nicht schalten oder die Kupplung bedienen. Um
Fahren zu können muss das Automatikgetriebe in der D-Position sein, um diese Stellung zu
erreichen betätigen Sie bitte die Bremse und schalten in D.
Wenn Sie geradeaus schauen, sehen Sie dort eine große Leinwand, die gleich die Fahrtstrecke
anzeigen wird. Auf der rechten Seite der Leinwand wird ein Rückspiegel projiziert, auf der
linken unteren Seite ein Seitenspiegel. Der Simulator hat auch einen Geschwindigkeitsmesser
und einen Blinker. Bitte stellen Sie sich die Lüftung so ein, dass eine komfortable Luftzufuhr
für die nächsten 45 Minuten garantiert ist.
Sie werden nun einen Übungsdurchlauf absolvieren, der Sie mit den Grundeigenschaften des
Fahrsimulators vertraut macht. Wenn Sie zum normalen Autofahren eine Brille tragen, setzen
Sie diese bitte jetzt auf!
Sollten Sie zu irgendeinem Zeitpunkt Übelkeit, Schwindel oder Orientierungslosigkeit
empfinden, so können Sie jederzeit die Studie abbrechen. Bitte sagen Sie sofort Bescheid!
Haben Sie Fragen?
152
Anhang E: Instruktion nach der Simulatorübung aus Hauptstudie 1
Instruktion II
Stellen Sie sich vor, Sie haben ein neues Auto gekauft. Sie wissen, dass dieses Auto ein
neuartiges Warnsystem besitzt. Nun fahren Sie das erste Mal mit ihrem neuen Auto.
Während der simulierten Fahrt über die nächsten 30 Minuten fahren sie durch
unterschiedliche Streckenabschnitte. Bitte versuchen Sie sich möglichst genau an die
Verkehrsvorschriften zu halten, besonders an Geschwindigkeitsvorgaben. Versuchen Sie aber
bitte ebenfalls möglichst nahe an die Geschwindigkeitsbegrenzung heran zu kommen.
Allgemein gilt: in der Stadt 50 km/h, im Tunnel 80km/h (wird auch angezeigt), auf der
Landstraße 100 km/h. Der zu fahrende Weg wird Ihnen per Navigationsansagen vorgegeben,
bitte halten Sie sich daran. Sollten keine Vorgaben erfolgen, fahren Sie bitte geradeaus. Wenn
Sie eine Kreuzung nicht einsehen können, fahren Sie bitte trotzdem weiter. An einigen Stellen
während der Fahrt werden Sie mit ihrem Fahrzeug an eine andere Position gesetzt.
Versuchen Sie möglichst so zu fahren, wie Sie es in realer Umwelt auch tun würden – denken
Sie an Ihnen nachfolgende Fahrzeuge, Gegenverkehr und andere Verkehrsteilnehmer.
153
Anhang F: Demografie-Fragebogen aus Hauptstudie 1 und 2
VP.-Nr.
Datum:
Alter, bitte ankreuzen:
□ 18-25
□
26-30
□
31-35
□
36-40
□
41-45
Beruf:
weiblich □
Linkshänder □
männlich □
Rechtshänder □
8. Ich besitze seit _____ Jahren den Führerschein.
Klasse(n): ________
9. Wie viele Kilometer fahren Sie durchschnittlich im Jahr?
□ weniger als 5000 km
□ 5000 - 10.000 km
□ 10.000 - 50.000 km
□ 50.000 - 100.000 km
□ mehr als 100.000 km
10. Wie häufig fahren Sie?
□ täglich
□ mehrmals pro Woche
□ ca. 1 mal pro Woche
□ mehrmals pro Monat
□ ca. 1 mal pro Monat
□ weniger als 1 mal pro Monat
154
11. Sind Sie beim Fahren schon einmal durch ein Warnsystem unterstützt worden? Wenn
ja, durch welche:
□
□
□
□
Spurverlassens-Warner
Abstandswarnsystem
Kollisionswarnsystem
anderes
_______
12. Wie schätzen Sie ihren Fahrstil ein?
sehr ruhig
sehr sportlich
□
□
□
□
□
13. Wie gut fahren Sie Auto?
sehr gut
nicht gut
□
□
□
□
□
14. Ich habe bisher schon einmal an einem Fahrversuch teilgenommen
□ ja, im Simulator
□ ja, in einem Versuchsfahrzeug
□ ja, beides (Simulator und Fahrzeug)
□ nein, noch nie
15. In Bezug auf meine Hörleistung bin ich
□ normal
□
beeinträchtigt
Wenn beeinträchtigt, bitte Art der Hörstörung angeben (z.B. Tinnitus): _________
155
Anhang G: Aufgaben aus dem Fahrsimulator-Training vor Hauptstudie 1 und
Hauptstudie 2
Autobahnfahrt
A) Beschleunigungsübung
Aufgabe:
Bleiben Sie am rechten Fahrstreifen und beschleunigen Sie
auf 50km/h, halten Sie diese Geschwindigkeit.
Nach 1 Kilometer (siehe Kilometeranzeige „trip“ Tachofeld)
beschleunigen Sie auf 100km/h und halten diese
Geschwindigkeit für 1 Kilometer.
Im Anschluss daran bremsen Sie bitte langsam bis in den
Stand.
Wenn Sie bereit sind, melden Sie sich über das Mikrofon.
Landstraßenfahrt
Die nächste Übung wird nun auf der Landstraße
durchgeführt. Ziel der Übung ist es für die
unterschiedlichen Kurvenradien ein Gespür zu
bekommen.
Aufgabe:
Fahren Sie auf der Landstraße mit der von Ihnen
bevorzugten Geschwindigkeit, aber nicht schneller
als 100 km/h. Versuchen Sie möglichst genau in
der Fahrspur zu bleiben.
Wenn Sie bereit sind, melden Sie sich über das Mikrofon.
156
Anhang H: Akzeptanzfragebogen aus Hauptstudie 1 und 2
VP.-Nr.
Datum:
Die Nutzung dieses Kollisionswarnsystems kann verschiedene Vor- und Nachteile haben.
Jeder der genannten Vor- und Nachteile kann auf Sie persönlich mehr oder weniger
zutreffen. Bitte beurteilen Sie jetzt, inwieweit die einzelnen Auswirkungen bei Ihnen selbst
eintreffen könnten.
Durch die Nutzung des Warnsystems Trifft nicht
zu
würde ich ...
Trifft
wenig zu
Teils/teils
Trifft überwiegend
zu
1. ... mich sicherer fühlen.
2. ... sicherer fahren.
3. ... noch lieber Autofahren.
4. .. mich in meiner persönlichen
Freiheit eingeschränkt fühlen.
5. ... verantwortungsvoller fahren.
6. ... durch die Warnungen genervt
werden.
7. ... bei der Anwesenheit von
Mitfahrern peinlich berührt sein.
8. ... mehr Spaß am Fahren
haben.
9. ... mich kontrolliert fühlen.
10. ... durch die Warnungen
abgelenkt werden.
11. ... mich bevormundet fühlen.
12. ... das Fahren unterhaltsamer
finden.
Aus: Weiler, Ulrike (2003). Untersuchung zur Akzeptanz verschieden gestalteter
Warnsysteme für ermüdete Autofahrer. Unveröffentlichte Diplomarbeit, TU Berlin.
157
Trifft völlig
zu
Anhang I: Abschlussinterview aus Hauptstudie 1
VP.-Nr.
Datum:
Abschluss-Interview
1. Bezogen auf die Warnung - an was erinnern Sie sich?
2. Verspürten Sie irgendeine Art von Schwindel, Übelkeit oder Ähnliches während der
Simulatorfahrt?
3. Haben Sie Kritik, Anregungen oder Anmerkungen zu der Untersuchung?
Vielen Dank für Ihre Mitarbeit!
158
Anhang J: Abschlussinterview aus Hauptstudie 2
VP.-Nr.
Datum:
Abschluss-Interview
1. Was ist die Bedeutung der Warnung?
2. (nur bei akustisch+visuell) Haben Sie die akustische + die visuelle Komponente der
Warnung beachtet?
3. Welche Darbietung finden sie am besten:
a. Visuell – welche Form?:
b. Akustisch – welche Form?:
c. Visuell/Akustisch – welche Form?:
4. Haben Sie Kritik, Anregungen oder Anmerkungen zu der Untersuchung?
Vielen Dank für Ihre Mitarbeit!
159
Anhang K: Bilder aus Hauptstudie 2
Szenario 1 aus Hauptstudie 2: Auto
160
Szenario 2 aus Hauptstudie 2: Fahrrad
161
Anhang L: Korrelationen der Kovariaten im Fahrradszenario
Geschwindigkeit zum
Zeitpunkt der
Warnung
Abstand zum
Zeitpunkt der
Warnung
Korrelation
nach
Pearson
Signifikanz
(2-seitig)
N
Korrelation
nach
Pearson
Signifikanz
(2-seitig)
N
Geschwindig
keit zum
Zeitpunkt der
Warnung
Abstand
zum
Zeitpunkt
der
Warnung
Minimal
gemessener
Abstand
Bremsreaktionszeit
1
,583(**)
,114
,093
,000
,193
,258
157
132
151
1
,134
-,040
,125
,624
132
151
157
** Die Korrelation ist auf dem Niveau von .01 (2-seitig) signifikant.
162
Anhang M: Korrelationen der Kovariaten im Autoszenario
Abstand zum
Zeitpunkt der
Warnung
Geschwindigkeit
zum Zeitpunkt
der Warnung
Korrelation
nach Pearson
Signifikanz
(2-seitig)
N
Korrelation
nach Pearson
Signifikanz
(2-seitig)
N
Abstand zum
Zeitpunkt der
Warnung
Geschwindigkeit zum
Zeitpunkt der Warnung
Bremsreaktionszeit
1
,467(**)
,733(**)
,000
,000
159
159
159
,290(**)
,000
159
** Die Korrelation ist auf dem Niveau von .01 (2-seitig) signifikant.
163

Gestaltung zeit- und sicherheitskritischer Warnungen

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